1.一种基于多传感器的变压器故障检测方法，其特征在于，包括：获取多源运行信号数据，并进行数据预处理，得到低维关键特征向量集；根据所述低维关键特征向量集，进行权重计算和加权融合，得到融合特征表示；将所述融合特征表示输入至预设的诊断模型中进行分析，得到初步故障概率分布；根据所述初步故障概率分布，与预先建立的历史故障数据库进行对比并评估偏差，若所述偏差超过预设风险阈值时，则确定并得到高风险故障态势；根据所述高风险故障态势，对所述历史故障数据库进行增量更新，并同步获取新的多源运行信号数据，生成精炼特征集；将所述精炼特征集作为新一轮输入，迭代执行所述权重计算、加权融合、诊断分析及偏差评估步骤，输出准确故障评估结果；其中，所述根据所述低维关键特征向量集，进行权重计算和加权融合，得到融合特征表示，包括：根据所述低维关键特征向量集，计算各信号分量的方差与信噪比，得到信号质量指标集；所述信噪比计算过程为：首先通过信号处理方法估算出信号功率与噪声功率；对于任一传感器信号序列S=[ ]，其信号功率 通过计算该序列所有采样点的平方均值获得；噪声功率通过对原始信号序列S进行平滑处理以提取信号趋势分量 ，采用滑动平均滤波方法，窗口长度为L，计算公式为：然后，计算原始信号与趋势信号的差值，得到噪声序列：接着，噪声功率通过计算噪声序列的方差获得，计算公式为：其中， 为噪声序列 的第i个采样点， 为噪声序列所有元素的均值；最后，计算信号功率和噪声功率的比值，再取其以10为底的对数，再乘以10；根据所述信号质量指标集，进行可靠性排序和分配权重，得到可靠性权重集；此过程包含一个硬性判断和一个软性分配：首先，将各信号的方差值与预设方差阈值进行比较，该阈值的设定依据为该信号在大量历史正常运行工况下的统计方差上限，若某一信号的当前方差超过此阈值，则直接将其初步标记为低可靠性信号；然后，对所有信号的信噪比值进行归一化处理，将其映射到0到1的区间，具体映射公式为：其中， 为第i个信号的信噪比， 和 分别为当前信号集中信噪比的最小值和最大值；若信号被标记为低可靠性，则在其基于信噪比的权重 上乘以一个惩罚因子α,0<α<1，即：若信号未被标记为低可靠性，则其最终权重 ；所有信号的最终权重共同构成了可靠性权重集；根据所述可靠性权重集和所述低维关键特征向量集，进行加权平均计算，得到初步融合特征集；根据所述初步融合特征集，进行特征筛选与矩阵投影，得到融合特征表示。
2.根据权利要求1所述的基于多传感器的变压器故障检测方法，其特征在于，所述获取多源运行信号数据，并进行数据预处理，得到低维关键特征向量集，包括：从多源传感器中采集油浸式变压器的温度、振动、电气信号和油中氢气含量数据，得到多源运行信号数据；根据所述多源运行信号数据，进行时间同步对齐和去噪处理，得到清洁信号集；根据所述清洁信号集，进行数据标准化和协方差矩阵计算，得到特征相关性矩阵；根据所述特征相关性矩阵，进行特征值分解并选取主成分，得到投影矩阵；根据所述投影矩阵和所述清洁信号集，进行向量投影降维，得到低维关键特征向量集。
3.根据权利要求1所述的基于多传感器的变压器故障检测方法，其特征在于，所述将所述融合特征表示输入至预设的诊断模型中进行分析，得到初步故障概率分布，包括：从所述融合特征表示中提取对故障最敏感的特征分量，进行标准化，得到第一特征集合；根据预先建立的故障模式库，采用预设的诊断模型对所述第一特征集合进行分类，判断故障类型，得到初步故障概率分布。
4.根据权利要求1所述的基于多传感器的变压器故障检测方法，其特征在于，所述根据所述初步故障概率分布，与预先建立的历史故障数据库进行对比并评估偏差，若所述偏差超过预设风险阈值时，则确定并得到高风险故障态势，包括：获取变压器的当前运行工况参数，从预先建立的历史故障数据库中，提取与当前运行工况参数相近的历史故障概率分布记录；其中，所述历史故障数据库存储了历史时刻的故障概率分布及其对应时刻的历史工况参数，相近的判断依据是历史工况参数与当前运行工况参数之间的欧氏距离小于一预设的工况匹配阈值；计算并得到所述初步故障概率分布与所述历史故障概率分布记录之间的偏差；将所述偏差与预设的风险阈值进行比较，若所述偏差超过预设风险阈值时，则确定并得到高风险故障态势。
5.根据权利要求1所述的基于多传感器的变压器故障检测方法，其特征在于，所述根据所述高风险故障态势，对所述历史故障数据库进行增量更新，并同步获取新的多源运行信号数据，生成精炼特征集，包括：根据所述高风险故障态势，将对应的所述融合特征表示和所述初步故障概率分布，更新至所述历史故障数据库中；获取新的多源运行信号数据；根据所述新的多源运行信号数据，进行数据预处理，生成精炼特征集。
6.根据权利要求1所述的基于多传感器的变压器故障检测方法，其特征在于，所述将所述精炼特征集作为新一轮输入，迭代执行所述权重计算、加权融合、诊断分析及偏差评估步骤，输出准确故障评估结果，包括：根据所述精炼特征集，作为新一轮输入，重新执行所述权重计算、加权融合、诊断分析及偏差评估步骤，得到新的概率分布偏差；若所述新的概率分布偏差超过预设的风险阈值，则再次进行数据库更新与特征精炼，形成迭代循环；若所述新的概率分布偏差低于预设的风险阈值或迭代次数达到预设迭代次数上限，则停止迭代，输出当前结果作为准确故障评估结果。
7.一种基于多传感器的变压器故障检测系统，其特征在于，用于实现如权利要求1至6中任意一项所述的基于多传感器的变压器故障检测方法，包括：数据处理模块，用于获取多源运行信号数据，并进行数据预处理，得到低维关键特征向量集；特征融合模块，用于根据所述低维关键特征向量集，进行权重计算和加权融合，得到融合特征表示；诊断预测模块，用于将所述融合特征表示输入至预设的诊断模型中进行分析，得到初步故障概率分布；风险评估模块，用于根据所述初步故障概率分布，与预先建立的历史故障数据库进行对比并评估偏差，若所述偏差超过预设风险阈值时，则确定并得到高风险故障态势；更新生成模块，用于根据所述高风险故障态势，对所述历史故障数据库进行增量更新，并同步获取新的多源运行信号数据，生成精炼特征集；迭代优化模块，用于将所述精炼特征集作为新一轮输入，迭代执行所述权重计算、加权融合、诊断分析及偏差评估步骤，输出准确故障评估结果。
