一种基于贝叶斯与视觉Transformer的电网设备故障声源定位与诊断方法

本发明公开了一种基于贝叶斯与视觉Transformer的电网设备故障声源定位与诊断方法，属于电网设备故障诊断领域。本发明首先利用麦克风阵列采集声场信号，通过快速峭度图进行噪声滤波与最优频带选择；然后采用合成孔径非同步测量技术，结合等效源近场声全息与伽马范数最小化的互谱矩阵补全方法，扩宽成像范围与精度；接着引入贝叶斯压缩感知近场声全息方法，在稀疏布阵和低信噪比条件下实现高分辨率、强鲁棒性的声场重建；最后将重建后的声场图像输入Vision Transformer‑CNN混合网络，其中CNN提取局部细节特征，Vision Transformer捕获全局依赖特征，实现多尺度特征协同学习，输出故障分类结果。本发明可在无人机承载受限、强噪声干扰和变转速工况下实现高精度非接触式智能故障诊断。