摘要
本发明公开了一种变压器声纹故障识别方法及系统,方法包括:在目标变压器声纹信号中提取混合滤波器功率谱特征向量;根据预设的多粒度动态多维特征融合算法,将混合滤波器功率谱特征向量与预设的多维特征向量进行融合,得到至少一帧变压器声纹子信号的MDF向量,并将各个帧变压器声纹子信号的MDF向量进行拼接,生成与目标变压器声纹信号相对应的融合特征向量;基于结构化因子的全跨度稀疏注意力机制构建变压器声纹识别模型;将融合特征向量输入至变压器声纹识别模型中,输出得到故障识别结果。有效解决了高噪声环境下变压器故障声纹识别中“噪声干扰强、特征区分性弱、模型鲁棒性差”等问题,显著提升了故障识别的准确率与鲁棒性。