【摘 要】
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针对双桥并联励磁功率单元的晶闸管开路故障,提出一种基于一维卷积神经网络(1D-convolutional neural networks,1D-CNN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)混合
【机 构】
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省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学),天津市 红桥区 300131;河北省电磁场与电器可靠性重点实验室(河北工业大学),天津市 红桥区 300131;国网潍坊供电公司,山东省
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针对双桥并联励磁功率单元的晶闸管开路故障,提出一种基于一维卷积神经网络(1D-convolutional neural networks,1D-CNN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)混合模型的故障诊断方法.将1号整流桥共阴极侧、共阳极侧电流和AB相线电压构造时序特征向量作为输入,利用1D-CNN提取并重构样本空间特征;考虑到输入量本身是时间序列数据,采用LSTM网络进一步提取特征.根据特征向量与故障类别对应关系实现故障诊断.仿真结果表明,该模型能够有效地实现双桥并联励磁功率单元故障诊断,具有良好的抗噪能力.
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