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声振信号构造CNN特征矩阵的断路器储能机构故障诊断方法
被引量：
9
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作者
尹子会
孟延辉
+3 位作者
赵智龙
赵书涛
牛为华
徐晓会
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期242-249,共8页
针对传统的高压断路器储能机构故障诊断方法过于依赖主观经验,准确率不高、泛化能力差,提出一种声音振动信号联合构造卷积神经网络(CNN)特征矩阵的高压断路器储能机构故障诊断方法。首先将采集到的声信号通过形态学去除背景噪声,提出基...
针对传统的高压断路器储能机构故障诊断方法过于依赖主观经验,准确率不高、泛化能力差,提出一种声音振动信号联合构造卷积神经网络(CNN)特征矩阵的高压断路器储能机构故障诊断方法。首先将采集到的声信号通过形态学去除背景噪声,提出基于峭度和包络相似性的时标对位方法保证声振信号的同步性,然后对数据扩容后的声振信号利用皮尔逊相关系数构造二维图像特征矩阵,最后利用CNN对特征矩阵进行训练。实验证明:文中所提出的故障诊断方法与传统方法对比总体诊断准确率高,泛化性能好。
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关键词
断路器
声振信号
卷积神经网络
时标对位
特征矩阵
数据扩容
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职称材料
题名
声振信号构造CNN特征矩阵的断路器储能机构故障诊断方法
被引量：
9
1
作者
尹子会
孟延辉
赵智龙
赵书涛
牛为华
徐晓会
机构
国网河北省电力有限公司检修分公司
华北电力大学电气与电子工程学院
出处
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期242-249,共8页
基金
国网河北省电力有限公司科技项目资助(kj2020-024)。
文摘
针对传统的高压断路器储能机构故障诊断方法过于依赖主观经验,准确率不高、泛化能力差,提出一种声音振动信号联合构造卷积神经网络(CNN)特征矩阵的高压断路器储能机构故障诊断方法。首先将采集到的声信号通过形态学去除背景噪声,提出基于峭度和包络相似性的时标对位方法保证声振信号的同步性,然后对数据扩容后的声振信号利用皮尔逊相关系数构造二维图像特征矩阵,最后利用CNN对特征矩阵进行训练。实验证明:文中所提出的故障诊断方法与传统方法对比总体诊断准确率高,泛化性能好。
关键词
断路器
声振信号
卷积神经网络
时标对位
特征矩阵
数据扩容
Keywords
circuit breaker
acoustic-vibration signal
CNN
time scale alignment
characteristic matrix
data expansion
分类号
TM561 [电气工程—电器]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
声振信号构造CNN特征矩阵的断路器储能机构故障诊断方法
尹子会
孟延辉
赵智龙
赵书涛
牛为华
徐晓会
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2023
9
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