[发明专利]基于BP神经网络的瓷绝缘子振动声学检测数据分类方法在审
| 申请号： | 201210459346.9 | 申请日： | 2012-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN102982351A | 公开（公告）日： | 2013-03-20 |
| 发明（设计）人： | 刘长福;牛晓光;郝晓军;王强;代小号;赵纪峰 | 申请（专利权）人： | 河北省电力公司电力科学研究院;国家电网公司;河北省电力建设调整试验所 |
| 主分类号： | G06K9/66 | 分类号： | G06K9/66;G06N3/02 |
| 代理公司： | 石家庄新世纪专利商标事务所有限公司 13100 | 代理人： | 杨钦祥 |
| 地址： | 050021 河*** | 国省代码： | 河北;13 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于BP神经网络的瓷绝缘子振动声学检测数据分类方法，其步骤为：设计一个BP神经网络系统；对降噪后分成3类的瓷绝缘子振动声学检测数据，每类取至少1个典型数据，生成特征向量作为输入向量对BP神经网络进行训练，得到训练后的神经网络；将瓷绝缘子振动声学检测数据生成测试输入向量，同时对该瓷绝缘子振动声学检测数据进行FFT变换后生成频谱图并以检测数据文件名称加以标识，然后将测试输入向量输入训练后的BP神经网络，其神经网络输出即为绝缘子缺陷形式分类代码中的某一个；将生成的频谱图存放在和缺陷形式代码对应的文件夹中。本发明可以快速对瓷绝缘子振动声学法检测数据进行分类，而无需人工干预，分类效率高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 绝缘子 振动 声学 检测 数据 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于BP神经网络的瓷绝缘子振动声学检测数据分类方法，其特征在于：包括以下步骤：1）采用MATLAB语言，设计一个BP神经网络系统；2）对于经过降噪后分成3类的瓷绝缘子振动声学检测数据，每类各取至少1个典型数据，采用梅尔倒谱系数法生成特征向量，作为输入向量，得到训练样本，以绝缘子缺陷形式分类代码作为输出；3）利用步骤2）中得到的训练样本对步骤1）中的BP神经网络进行训练，得到训练后的BP神经网络，该BP神经网络的输入层节点数为24，输出层节点数为3；4）将瓷绝缘子振动声学检测数据生成测试输入向量，同时对该瓷绝缘子振动声学检测数据进行FFT变换后生成频谱图并以检测数据文件名称加以标识，然后将测试输入向量输入训练后的BP神经网络，其神经网络输出即为绝缘子缺陷形式分类代码中的某一个；5）将步骤4）中生成的频谱图存放在与BP神经网络输出向量相对应的文件夹中；处理完毕后，所述频谱图被分成3类，即瓷绝缘子振动声学检测数据被分成三类。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于河北省电力公司电力科学研究院;国家电网公司;河北省电力建设调整试验所，未经河北省电力公司电力科学研究院;国家电网公司;河北省电力建设调整试验所许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201210459346.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：任意组合立柱双挑梁支承结构
- 下一篇：净水器加药装置
