[发明专利]一种采用卷积神经网络的故障电弧信号检测方法有效
| 申请号： | 202011505343.5 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN113049922B | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 刘振;王建华;马越;王华荣 | 申请（专利权）人： | 青岛鼎信通讯股份有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/12 | 分类号： | G01R31/12;G01R19/25;G01R23/165;G01R23/02;G01R23/06;G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司 11514 | 代理人： | 张绍磊 |
| 地址： | 266073 山东省青岛*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种采用卷积神经网络的故障电弧信号检测方法，包括：将模数转换后的采样信号分别经过三个不同的带通滤波器，对每个滤波器的半波输出分别进行时域特征和频域特征的提取，每个滤波器的输出提取的时频特征向量构成二维特征矩阵，将三个滤波器输出对应的特征矩阵进行堆叠，对每一个半波构造出一个三维的矩阵。采用多通道的二维卷积神经网络处理该多通道特征矩阵，根据神经网络的输出结果判别该半波是否为电弧。与传统的提取单一特征值，然后通过与阈值比较大小来判定是否为故障电弧半波的方法相比，基于卷积神经网络的检测方法在故障电弧半波的识别上具有更高的准确率和可靠性，针对不同负载情况可以针对性的训练具有自适应性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 采用 卷积 神经网络 故障 电弧 信号 检测 方法 | ||
【主权项】：
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