变压器声纹故障诊断研究综述

来源：电子与信息学报杂志2026年第4期北京时间：

作者：龚文洁, 林国松, 韦晓广

单位：西南交通大学电气工程学院 成都 610031

摘要：变压器作为电网的核心枢纽设备，其运行状态直接影响电力系统的安全性与稳定性。传统监测技术存在依赖人工经验、实时性不足等问题，声纹故障诊断技术凭借非接触式监测等优势成为当前变压器故障诊断领域的研究热点。该文梳理了变压器声纹故障诊断领域的研究进展，明晰变压器主要故障类型与监测技术差异，归纳时域、频域及时频域3类声纹特征提取方法，剖析主流机器学习与深度学习模型的优劣势及适用场景等，并针对当前研究中存在的噪声鲁棒性不足、样本分布不平衡、模型可解释性差、标准化体系缺失和跨模态融合不足等关键问题深入分析，展望未来研究方向，以期为该领域的理论研究与工程应用提供系统性参考。

关键词：变压器, 声纹识别, 故障诊断, 深度学习

基金资助：国家自然科学基金(52307143)