【摘 要】
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针对接触网吊弦的接触面积小且易与电力线混淆,传统的故障识别算法存在如吊弦的误识别、识别效率低和不能实时检测等问题。相比传统卷积神经网络,胶囊网络(CapsNet)首次采用
【基金项目】
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国家自然科学基金(51674169),国家自然科学基金(51307112)资助项目
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针对接触网吊弦的接触面积小且易与电力线混淆,传统的故障识别算法存在如吊弦的误识别、识别效率低和不能实时检测等问题。相比传统卷积神经网络,胶囊网络(CapsNet)首次采用矢量作为输入,可以很好地保留目标的方向、角度等特征信息,更适合识别复杂背景下的吊弦。因此,该文提出一种基于改进胶囊网络和CV模型结合的吊弦故障识别算法,通过1×1归约层和3×3卷积核简化传统9×9胶囊网络的卷积层,并采用优化算法进行参数寻优,缩短训练权重时间;同时输出量保留了方向与角度,能更准确地对烧伤、载流
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