本发明涉及变压器故障检测，具体涉及一种融合声纹和油温特征的变压器故障检测方法及系统。
背景技术：
1、变压器是电力系统中的关键设备。为了保证变压器的安全稳定运行，需要对变压器的运行状态进行监测，以及时发现故障，排除安全隐患。为了对变压器进行有效监测，可在变压器周围放置监控相机，并通过相应的图像处理算法根据相机获取的图像检测变压器的故障，但监控相机成本较高且容易存在监控死角，导致故障难以及时发现。当变压器出现故障时通常会产生异响，故可以通过捕捉变压器的声纹特征实现变压器的故障检测，相较于图像检测，利用声纹特征能够克服监控死角的问题，更加准确全面地实现故障检测。然而，基于声纹特征的故障检测模型，通常具有较高的时间和空间复杂度，难以满足变压器故障检测的实时性需求。
技术实现思路
1、为了解决现有技术的不足，本发明的目的是提供一种融合声纹和油温特征的变压器故障检测方法及系统，以提高变压器故障检测的效率。
2、为了实现上述目的，根据一些实施例，本发明的第一方面，提供了一种融合声纹和油温特征的变压器故障检测方法，包括：
3、获取变压器的声纹数据和油温数据；
4、融合声纹数据和油温数据，得到输入特征序列；
5、将输入特征序列输入至故障检测模型中，得到故障检测结果；
6、其中，所述故障检测模型为retnet模型，所述融合声纹数据和油温数据，得到输入特征序列，包括，将声纹数据和油温数据进行数据对齐，对对齐后的数据进行特征提取，得到声纹数据特征和油温数据特征，并拼接声纹数据特征和油温数据特征，得到输入特征序列。
7、优选的，所述将声纹数据和油温数据进行数据对齐，包括，对声纹数据和油温数据中采样频率低的数据增加采样频率，使其与采样频率高的数据的采样频率保持一致。
8、优选的，若油温数据的采样频率低，对油温数据进行线性插值，使线性插值后的油温数据的采样频率与声纹数据一致。
9、优选的，若声纹数据的采样频率低，对声纹数据进行上采样，使上采样后的声纹数据的采样频率与油温数据一致。
10、优选的，使用resnet18分别对声纹数据和油温数据进行特征提取，得到声纹数据特征和油温数据特征。
11、优选的，所述故障检测模型的训练过程包括：
12、获取正常工作状态以及故障状态下的声纹数据和油温数据；
13、将正常工作状态以及故障状态下的声纹数据和油温数据进行数据对齐；
14、对对齐后的数据进行特征提取和拼接，并在故障发生时间点处标注故障类型，得到训练输入特征序列；
15、使用训练输入特征序列训练故障检测模型。
16、本发明的第二方面，提供了一种融合声纹和油温特征的变压器故障检测系统，包括：
17、数据获取模块，被配置为获取变压器的声纹数据和油温数据；
18、数据融合模块，被配置为融合声纹数据和油温数据，得到输入特征序列；
19、故障检测模块，被配置为将输入特征序列输入至故障检测模型中，得到故障检测结果；
20、其中，所述故障检测模型为retnet模型，所述融合声纹数据和油温数据，得到输入特征序列，包括，将声纹数据和油温数据进行数据对齐，对对齐后的数据进行特征提取，得到声纹数据特征和油温数据特征，并拼接声纹数据特征和油温数据特征，得到输入特征序列。
21、本发明的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以完成上述一种融合声纹和油温特征的变压器故障检测方法的步骤。
22、本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成上述一种融合声纹和油温特征的变压器故障检测方法的步骤。
23、本发明的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述一种融合声纹和油温特征的变压器故障检测方法的步骤。
24、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
25、本发明提供了一种融合声纹和油温特征的变压器故障检测方法及系统，引入retnet对变压器的声纹和油温特征进行故障检测，算法的空间复杂度更低，从而能够部署在边缘计算模块上，实现对变压器故障的高效检测，同时算法的时间复杂度也更低，可实现对于故障的快速检测。对于输入到retnet中的声纹和油温数据，首先进行时间上的数据对齐，以保证后续融合的有效性，随后对数据进行特征提取及融合。retnet使用融合后的特征进行训练及故障预测，相较于原始声纹和油温数据，融合后的特征对于模型的友好度更高，retnet能够更加准确快速学习到特征与故障间的关联关系，从而能够更加准确地实现故障预测。
26、本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
1.一种融合声纹和油温特征的变压器故障检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种融合声纹和油温特征的变压器故障检测方法，其特征在于，所述将声纹数据和油温数据进行数据对齐，包括，对声纹数据和油温数据中采样频率低的数据增加采样频率，使其与采样频率高的数据的采样频率保持一致。
3.如权利要求2所述的一种融合声纹和油温特征的变压器故障检测方法，其特征在于，若油温数据的采样频率低，对油温数据进行线性插值，使线性插值后的油温数据的采样频率与声纹数据一致。
4.如权利要求2所述的一种融合声纹和油温特征的变压器故障检测方法，其特征在于，若声纹数据的采样频率低，对声纹数据进行上采样，使上采样后的声纹数据的采样频率与油温数据一致。
5.如权利要求1所述的一种融合声纹和油温特征的变压器故障检测方法，其特征在于，使用resnet18分别对声纹数据和油温数据进行特征提取，得到声纹数据特征和油温数据特征。
6.如权利要求1所述的一种融合声纹和油温特征的变压器故障检测方法，其特征在于，所述故障检测模型的训练过程包括：
7.一种融合声纹和油温特征的变压器故障检测系统，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以完成权利要求1-6任一项所述方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-6任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述方法的步骤。
