硅碳棒工业电炉变压器运行环境复杂，负载、温度、电压波动等因素导致不同工况下的样本分布不均。在这种情况下，按照多数类样本的特征来分配权重，使得少数类运行状态相关指标在评估中被忽视或低估，影响评估结果准确性。为此，研究考虑样本不平衡性的硅碳棒工业电炉变压器运行状态可拓层次评估方法。首先，联合K一means聚类算法和CP一SMOTE算法对硅碳棒工业电炉变压器少数类样本分簇扩充，生成平衡的样本集。然后，根据平衡样本集构建硅碳棒工业电炉变压器状态评估指标层次结构体系。最后，利用多维物元表征硅碳棒工业电炉变压器运行状态评价指标，引入惩罚一激励型变权函数调整评价指标权重，计算待评估硅碳棒工业电炉变压器运行状态与各运行状态级别之间的关联度以确定当前运行状态。实验结果表明，所提方法能够有效处理不平衡样本且对硅碳棒工业电炉变压器运行状态的评估结果更准确。

       在工业生产领域，硅碳棒工业电炉变压器作为关键设备，其运行状态直接影响着生产的连续性、产品质量以及企业的经济效益。随着工业生产的不断发展和对生产效率与质量要求的日益提高准确、全面地评估硅碳棒工业电炉变压器的运行状态显得尤为重要。硅碳棒工业电炉变压器运行环境复杂，长期承受着高温、强电磁干扰等恶劣条件，容易出现老化、绝缘损坏、过载等问题，这些问题若不能及时发现和处理，可能引发设备故障甚至安全事故，造成巨大的经济损失。因此，对硅碳棒工业电炉变压器运行状态进行科学评估，及时发现潜在隐患，采取针对性的维护措施，对于保障工业生产的安全稳定运行具有至关重要的意义。

       目前，众多学者和专家正积极探索新的方法和手段来提高评估的准确性和效率。例如，探索应用高性能处理非完备、不规则数据集的Rain-击oP学习算法，并在模型训练过程中引入形式化表达的领域知识规则，从而增强样本空间有效信息、引导学习器趋优训练。最后，基于实际获取的110 kV硅碳棒工业电炉变压器数据开展多场景下的健康评估。然而，Raindrop算法对缺失数据或噪声的鲁棒性虽强，但计算复杂度较高，尤其在110 kV硅碳棒工业电炉变压器多场景评估中，实时性受限。首先考虑到实际案例中指标的动态发展，采用变权模型根据指标量的劣化程度进行变权处理。其次，为了达到降低数据需求并能准确评估换流硅碳棒工业电炉变压器状态的目的，采用靶心贴近度模型确定换流硅碳棒工业电炉变压器各个状态等级的贴近度。最后，采用隶属度函数将靶心贴近度转化为隶属度并计算换流硅碳棒工业电炉变压器最终状态情况。然而，虽降低数据需求，但变权模型和隶属度函数仍需大量历史数据标定参数，小样本场景下泛化能力不足。首先提取硅碳棒工业电炉变压器音频的声纹特征，然后在频率维度上对声纹特征进行筛选和压缩，最后使用卷积神经网络评估硅碳棒工业电炉变压器状态，并引入代价敏感损失函数以提高对难检出样本的关注度。http://www.zbqunqiang.cn/