[发明专利]一种基于时频特征和改进CNN的局部放电识别方法及装置在审
| 申请号： | 202210605983.6 | 申请日： | 2022-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN114943256A | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 陈智超;郑剑锋;吴鸿杰;王群;陈则璋 | 申请（专利权）人： | 常州大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 常州市英诺创信专利代理事务所(普通合伙) 32258 | 代理人： | 张秋月 |
| 地址： | 213164 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及电气设备故障识别技术领域，尤其涉及一种基于时频特征和改进CNN的局部放电识别方法及装置，包括对采集的局放信号进行傅里叶阈值滤波；对局放时域信号的脉冲进行截取，用离散的数据采样点表征出脉冲的时域特征，获取局放脉冲信号的时域特征序列；并通过改进Morlet小波对脉冲信号进行时频变换，获取对应信号的二维时频图像数据；对局放信号的时域特征序列和小波时频图进行归一化处理；利用数据集对改进卷积神经网络模型进行训练，并保存训练好的网络模型。本发明充分利用局部放电脉冲信号的时频特征实现局放的分类，提高局放信号时频特征提取的效果；同时改进卷积神经网络的结构用于局部放电的识别，提高局放识别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 改进 cnn 局部 放电 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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