【摘 要】
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尽早发现高压电缆局部放电信号类型并采取相应措施,对于有效避免绝缘系统遭受破坏至关重要。针对高压电缆中4类常见的典型缺陷产生的局部放电信号,本文提出一种基于卷积神经网络的高压电缆局部放电信号分类方法。首先构建缺陷模型,采集4类缺陷的局部放电信号作为样本,并用电压幅值-相位谱图作为输入数据集;然后利用多层卷积核进行特征提取,多分类器进行分类回归;最终得到训练完成的卷积神经网络。比较而言,基于反向传播(back propagation,BP)神经网络和自编码神经网络的分类方法分类效果不稳定,整体准确率较差,本文
【机 构】
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武汉大学电子信息学院,武汉大学电气与自动化学院,武汉大学物理科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51777144),南京南瑞继保电气有限公司高压电缆局部放电在线监测关键技术研究项目。
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尽早发现高压电缆局部放电信号类型并采取相应措施,对于有效避免绝缘系统遭受破坏至关重要。针对高压电缆中4类常见的典型缺陷产生的局部放电信号,本文提出一种基于卷积神经网络的高压电缆局部放电信号分类方法。首先构建缺陷模型,采集4类缺陷的局部放电信号作为样本,并用电压幅值-相位谱图作为输入数据集;然后利用多层卷积核进行特征提取,多分类器进行分类回归;最终得到训练完成的卷积神经网络。比较而言,基于反向传播(back propagation,BP)神经网络和自编码神经网络的分类方法分类效果不稳定,整体准确率较差,本文
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