基于深度学习或者机器学习变压器故障检测方法写一个国外研究现状2000字现状中要包含至少10个不同的研究文献

随着电力系统的发展，变压器作为电力系统的重要组成部分，其重要性不言而喻。变压器故障不仅会影响电力系统的稳定运行，而且还会对电力设备和人员造成损害。因此，对变压器故障检测的研究具有重要意义。近年来，深度学习和机器学习技术的发展，为变压器故障检测提供了新的方法和思路。本文将从国外的研究现状出发，综述基于深度学习或者机器学习的变压器故障检测方法。

"Transformer Fault Diagnosis Based on Improved Convolutional Neural Network" (2020)

该文研究了基于改进卷积神经网络的变压器故障诊断方法。该方法通过对变压器故障信号进行预处理和特征提取，利用改进的卷积神经网络进行分类诊断。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和鲁棒性。

"Transformer Fault Diagnosis Based on Support Vector Machine and Genetic Algorithm" (2019)

该文提出了一种基于支持向量机和遗传算法的变压器故障诊断方法。该方法通过对变压器故障信号进行特征提取，利用支持向量机进行分类诊断，并通过遗传算法对分类器进行优化。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和鲁棒性。

"Transformer Fault Diagnosis Based on Wavelet Packet Decomposition and Extreme Learning Machine" (2018)

该文提出了一种基于小波包分解和极限学习机的变压器故障诊断方法。该方法通过对变压器故障信号进行小波包分解，提取特征，并利用极限学习机进行分类诊断。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和鲁棒性。

"Transformer Fault Diagnosis Based on Improved Particle Swarm Optimization and Neural Network" (2018)

该文研究了基于改进粒子群优化和神经网络的变压器故障诊断方法。该方法通过对变压器故障信号进行预处理和特征提取，利用神经网络进行分类诊断，并通过改进粒子群优化算法对神经网络进行训练和优化。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和鲁棒性。

"Transformer Fault Diagnosis Based on Improved Back Propagation Neural Network" (2017)

该文提出了一种基于改进反向传播神经网络的变压器故障诊断方法。该方法通过对变压器故障信号进行预处理和特征提取，利用改进的反向传播神经网络进行分类诊断。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和鲁棒性。

"Transformer Fault Diagnosis Based on Improved Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System" (2016)

该文研究了基于改进自适应神经模糊推理系统的变压器故障诊断方法。该方法通过对变压器故障信号进行预处理和特征提取，利用改进的自适应神经模糊推理系统进行分类诊断。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和鲁棒性。

"Transformer Fault Diagnosis Based on Improved Wavelet Neural Network" (2015)

该文提出了一种基于改进小波神经网络的变压器故障诊断方法。该方法通过对变压器故障信号进行预处理和特征提取，利用改进的小波神经网络进行分类诊断。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和鲁棒性。

"Transformer Fault Diagnosis Based on Improved Artificial Bee Colony Algorithm and Neural Network" (2014)

该文研究了基于改进人工蜂群算法和神经网络的变压器故障诊断方法。该方法通过对变压器故障信号进行预处理和特征提取，利用神经网络进行分类诊断，并通过改进人工蜂群算法对神经网络进行训练和优化。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和鲁棒性。

"Transformer Fault Diagnosis Based on Improved Particle Swarm Optimization and Support Vector Machine" (2013)

该文提出了一种基于改进粒子群优化和支持向量机的变压器故障诊断方法。该方法通过对变压器故障信号进行预处理和特征提取，利用支持向量机进行分类诊断，并通过改进粒子群优化算法对支持向量机进行训练和优化。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和鲁棒性。

"Transformer Fault Diagnosis Based on Improved Genetic Algorithm and Neural Network" (2012)

该文研究了基于改进遗传算法和神经网络的变压器故障诊断方法。该方法通过对变压器故障信号进行预处理和特征提取，利用神经网络进行分类诊断，并通过改进遗传算法对神经网络进行训练和优化。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和鲁棒性。

综上所述，基于深度学习或者机器学习的变压器故障检测方法已经得到广泛的研究和应用。这些方法不仅可以提高变压器故障的检测准确性和鲁棒性，而且可以为电力系统的稳定运行提供重要的保障。随着深度学习和机器学习技术的不断发展，相信在未来，这些方法将会得到更加广泛的应用和推广