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公开(公告)号:CN116304911A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310298631.5
申请日:2023-03-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , G01R31/12 , G01R31/14
Abstract: 本发明涉及一种基于二级残差网络的特高频局部放电类型识别方法,属于电气设备局部放电检测技术领域。该方法首先通过4种常见局部放电缺陷模型产生局部放电信号,并绘制相应的PRPD图谱;再构造出二层跨级连接的二级残差网络识别模型,使浅层网络单元与深层网络单元之间有直接的数据流传递,最后利用所构造的二级残差网络识别模型对PRPD图谱进行有效识别,得到局部放电缺陷的整体识别准确率。相较于传统支持向量机和反向传播神经网络的识别方法,本发明方法免除了人为设计特征进行训练,转为自动提取有效的特征信息,该方法由于二级跨层捷径连接,所以更容易收敛,不仅缩短了训练时间,整体识别准确率也有明显的提升。
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公开(公告)号:CN116383609A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202310358033.2
申请日:2023-04-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种结合奇异值分解和小波变换的局部放电信号去噪方法,属于信号处理领域。该方法包括:选择合适的Hankel矩阵用于构造自适应奇异值分解模型,负责原始带噪局部放电信号的奇异值分解;计算奇异熵增量,根据其渐进性质寻找奇异熵曲线弯曲程度最大的位置;使用最大曲率的位置作为阈值,将大于阈值的奇异值用于重构原始信号;选择合适的小波基函数用于构造一维两级双树复小波变换,负责信号的分解与重构;使用q‑移方案联合构造DT‑CWT内部的滤波器组。本发明不仅能够很好地抑制PD信号上的窄带噪声和白噪声,还能保留波形突变细节,同时在指标上具有很低的均方根误差和很高的波形相似度。
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