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基于反馈机制的卷积神经网络绝缘子状态检测方法
被引量：
43
1
作者
张倩
王建平
李帷韬
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第16期3311-3321,共11页
绝缘子是输电线路上的重要设备,其运行状况直接影响到电网的安全运行,因此对绝缘子状态自动、准确地检测是十分重要且必要的。针对已有检测模型处理不同样本时采用固定特征空间的不足及现有绝缘子检测算法特征提取复杂的缺陷,模仿人类...
绝缘子是输电线路上的重要设备,其运行状况直接影响到电网的安全运行,因此对绝缘子状态自动、准确地检测是十分重要且必要的。针对已有检测模型处理不同样本时采用固定特征空间的不足及现有绝缘子检测算法特征提取复杂的缺陷,模仿人类由简到细反复推敲比对的认知过程,探索一种基于反馈机制的卷积神经网络绝缘子状态检测方法。首先,针对绝缘子样本的特点,改进LeNet_5网络结构,引入随机配置网络分类器,添加反馈机制调节卷积核的大小和个数,采用交替优化的策略以优化卷积神经网络的参数。其次,基于熵理论,建立语义误差信息熵测度评价指标,实时评价绝缘子不确定检测结果,克服状态后验评测的缺陷。最后,依据语义误差信息熵测度指标评价结果,通过构建的反馈机制调节卷积核的大小和个数细化提取特征,从而实现由简到细反复推敲比对优化检测结果。实验结果表明,改进型卷积神经网络模型在绝缘子状态检测上具有较高的检测正确率。
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关键词
绝缘子状态检测
卷积神经网络
反馈机制
语义误差信息熵
测度指标
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职称材料
基于深度迁移学习的玻璃绝缘子自爆状态智能认知方法研究
被引量：
25
2
作者
李帷韬
焦点
+3 位作者
张倩
韩慧慧
汤健
丁美双
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第11期3710-3720,共11页
针对现有绝缘子自爆状态检测方法中开环模型泛化能力的不足和深层神经网络结构的缺陷,模仿人类认知模式,借鉴迁移学习和闭环控制思想,该文探索了一种基于深度迁移学习的玻璃绝缘子自爆状态智能认知方法。首先,面向预处理的绝缘子图像,...
针对现有绝缘子自爆状态检测方法中开环模型泛化能力的不足和深层神经网络结构的缺陷,模仿人类认知模式,借鉴迁移学习和闭环控制思想,该文探索了一种基于深度迁移学习的玻璃绝缘子自爆状态智能认知方法。首先,面向预处理的绝缘子图像,采用交错组卷积策略重构GoogLeNet网络的卷积层,降低卷积复杂度。其次,基于自适应卷积模块组构建绝缘子图像由整体到局部有确定映射关系的动态特征空间数据结构,采用可区分性测度指标评测特征空间的差异认知信息,增强简约特征空间的可解释性。再次,将简约全连接特征向量送给随机配置网络模式分类器,建立具有强泛化能力的绝缘子图像分类准则。最后,模仿人类认知模式,基于广义误差和熵理论,建立玻璃绝缘子图像不确定认知结果的熵形式目标优化函数评测指标,实时评测绝缘子自爆状态认知结果,构建动态迁移学习机制,实现自爆状态多层次差异化特征空间及其分类准则的自寻优调节和重构。实验结果表明了文中方法的可行性和有效性。
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关键词
绝缘子自爆状态
深度学习
反馈机制
智能检测
语义误差信息熵
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职称材料
题名
基于反馈机制的卷积神经网络绝缘子状态检测方法
被引量：
43
1
作者
张倩
王建平
李帷韬
机构
合肥工业大学电气与自动化工程学院
东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第16期3311-3321,共11页
基金
流程工业综合自动化国家重点实验室开放课题(PAL-N201605)资助
文摘
绝缘子是输电线路上的重要设备,其运行状况直接影响到电网的安全运行,因此对绝缘子状态自动、准确地检测是十分重要且必要的。针对已有检测模型处理不同样本时采用固定特征空间的不足及现有绝缘子检测算法特征提取复杂的缺陷,模仿人类由简到细反复推敲比对的认知过程,探索一种基于反馈机制的卷积神经网络绝缘子状态检测方法。首先,针对绝缘子样本的特点,改进LeNet_5网络结构,引入随机配置网络分类器,添加反馈机制调节卷积核的大小和个数,采用交替优化的策略以优化卷积神经网络的参数。其次,基于熵理论,建立语义误差信息熵测度评价指标,实时评价绝缘子不确定检测结果,克服状态后验评测的缺陷。最后,依据语义误差信息熵测度指标评价结果,通过构建的反馈机制调节卷积核的大小和个数细化提取特征,从而实现由简到细反复推敲比对优化检测结果。实验结果表明,改进型卷积神经网络模型在绝缘子状态检测上具有较高的检测正确率。
关键词
绝缘子状态检测
卷积神经网络
反馈机制
语义误差信息熵
测度指标
Keywords
Insulator state detection
convolutional neural network
feedback mechanism
semantic error information entropy
分类号
TM216 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
基于深度迁移学习的玻璃绝缘子自爆状态智能认知方法研究
被引量：
25
2
作者
李帷韬
焦点
张倩
韩慧慧
汤健
丁美双
机构
合肥工业大学电气与自动化工程学院
北京工业大学信息学部
合肥共达职业技术学院
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第11期3710-3720,共11页
基金
国家电网总部科技项目(2019CETIT-Ⅲ-1-11)。
文摘
针对现有绝缘子自爆状态检测方法中开环模型泛化能力的不足和深层神经网络结构的缺陷,模仿人类认知模式,借鉴迁移学习和闭环控制思想,该文探索了一种基于深度迁移学习的玻璃绝缘子自爆状态智能认知方法。首先,面向预处理的绝缘子图像,采用交错组卷积策略重构GoogLeNet网络的卷积层,降低卷积复杂度。其次,基于自适应卷积模块组构建绝缘子图像由整体到局部有确定映射关系的动态特征空间数据结构,采用可区分性测度指标评测特征空间的差异认知信息,增强简约特征空间的可解释性。再次,将简约全连接特征向量送给随机配置网络模式分类器,建立具有强泛化能力的绝缘子图像分类准则。最后,模仿人类认知模式,基于广义误差和熵理论,建立玻璃绝缘子图像不确定认知结果的熵形式目标优化函数评测指标,实时评测绝缘子自爆状态认知结果,构建动态迁移学习机制,实现自爆状态多层次差异化特征空间及其分类准则的自寻优调节和重构。实验结果表明了文中方法的可行性和有效性。
关键词
绝缘子自爆状态
深度学习
反馈机制
智能检测
语义误差信息熵
Keywords
insulator self-exploding state
deep learning
feedback mechanism
intelligent detection
semantic error information entropy
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于反馈机制的卷积神经网络绝缘子状态检测方法
张倩
王建平
李帷韬
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
43
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于深度迁移学习的玻璃绝缘子自爆状态智能认知方法研究
李帷韬
焦点
张倩
韩慧慧
汤健
丁美双
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
25
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引证文献
统计分析
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