1.一种基于cnn自特征融合的变压器故障诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于cnn自特征融合的变压器故障诊断方法，其特征在于，采用一维深度可分离卷积神经网络对变压器的振动信号进行一维卷积操作，得到一维特征，包括：
3.根据权利要求1所述的基于cnn自特征融合的变压器故障诊断方法，其特征在于，采用二维深度可分离卷积神经网络对变压器的振动信号进行二维特征提取，得到二维特征，包括：
4.根据权利要求3所述的基于cnn自特征融合的变压器故障诊断方法，其特征在于，将变压器的振动信号转换为二维图谱，包括：
5.根据权利要求1所述的基于cnn自特征融合的变压器故障诊断方法，其特征在于，将一维特征和二维特征进行拼接，得到目标特征数据包括：
6.根据权利要求4所述的基于cnn自特征融合的变压器故障诊断方法，其特征在于，预置长度为4096个字节。
7.一种基于cnn自特征融合的变压器故障诊断系统，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的基于cnn自特征融合的变压器故障诊断系统，其特征在于，一维特征提取模块具体用于：
9.根据权利要求7所述的基于cnn自特征融合的变压器故障诊断系统，其特征在于，二维特征提取模块具体用于：
10.根据权利要求9所述的基于cnn自特征融合的变压器故障诊断系统，其特征在于，将变压器的振动信号转换为二维图谱，包括：