基于矢量匹配与机器学习的绕组变形诊断方法、系统、设备及介质

本发明公开了基于矢量匹配与机器学习的绕组变形诊断方法、系统、设备及介质，涉及电气设备状态监测与故障诊断技术领域，包括通过频率响应分析构建多种故障状态的曲线数据集，并采用矢量匹配技术对曲线进行有理函数拟合，通过迭代优化提取零极点特征向量，构建支持向量机模型，利用粒子群算法自动优化参数，结合交叉验证训练获得高精度诊断模型，并通过人机交互界面实现故障类型与程度的自动识别和可视化展示。本发明通过结合经群体智能算法优化的机器学习模型，实现了对变压器绕组变形故障类型与程度的精准、自动诊断，显著提升了诊断的全面性、准确性与工程实用性。