[发明专利]一种非结构化局部放电数据的模式识别方法及系统有效
| 申请号： | 201810852574.X | 申请日： | 2018-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN109145961B | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 宋辉;万晓琪;罗林根;盛戈皞;钱勇;刘亚东;李喆 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G01R31/12 |
| 代理公司： | 上海东信专利商标事务所(普通合伙) 31228 | 代理人： | 杨丹莉;李丹 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种非结构化局部放电数据的模式识别方法，其包括步骤：(1)获取表征若干种局部放电绝缘缺陷类型的原始局部放电图像样本；(2)对原始局部放电图像样本中的原始图像进行预处理，得到各原始图像的二维矩阵，将二维矩阵列向求和得到各原始图像的一维数组，对一维数组进行归一化处理；(3)将归一化处理后的一维数组输入一维卷积神经网络模型中，以对一维卷积神经网络模型进行训练，通过训练以更新一维卷积神经网络模型的参数；(4)将待识别的局部放电图像输入经过训练的一维卷积神经网络模型中，获取的一维卷积神经网络模型的输出即为绝缘缺陷识别结果。此外，本发明还公开了一种非结构化局部放电数据的模式识别系统。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结构 局部 放电 数据 模式识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种非结构化局部放电数据的模式识别方法，其特征在于，包括步骤：(1)获取表征若干种局部放电绝缘缺陷类型的原始局部放电图像样本；(2)对原始局部放电图像样本中的原始图像进行预处理，得到各原始图像的二维矩阵，将二维矩阵列向求和得到各原始图像的一维数组，对一维数组进行归一化处理；(3)将归一化处理后的一维数组输入一维卷积神经网络模型中，以对一维卷积神经网络模型进行训练，通过训练以更新一维卷积神经网络模型的参数；(4)将待识别的局部放电图像输入经过训练的一维卷积神经网络模型中，获取的一维卷积神经网络模型的输出即为绝缘缺陷识别结果。
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