[发明专利]一种基于卷积神经网络来获取交流接触器电寿命的方法

摘要

本发明提供一种基于卷积神经网络来获取交流接触器电寿命的方法，包括获取交流接触器的分断电弧实验数据以及每一次分断电弧实验前后的触头质量数据；计算出每一次分断电弧实验的触头质量损耗数据，并处理得到分断电弧离散样本，进一步将触头质量损耗数据及分断电弧离散样本按一定比例随机分为训练集和测试集；构建基于卷积神经网络回归的交流接触器电寿命预测模型；对预测模型进行训练和测试，通过比较，得到训练好的预测模型；获取交流接触器的当前分断电弧数据，导入的训练好的预测模型中，输出交流接触器电寿命。实施本发明，不需现有接通‑断开操作方法之前分断操作的数据即可实现交流接触器电寿命准确预测，提高了可靠性与资源利用率。

主权项

1.一种基于卷积神经网络来获取交流接触器电寿命的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取交流接触器的分断电弧实验数据以及每一次分断电弧实验前后的触头质量数据；根据所获取到的交流接触器每一次分断电弧实验前后的触头质量数据，计算出每一次分断电弧实验的触头质量损耗数据，并将所获取到的交流接触器的分断电弧实验数据处理成分断电弧离散样本，且进一步将所计算出的触头质量损耗数据以及所处理得到的分断电弧离散样本按一定比例随机分为训练集和测试集；以分断电弧离散点样本为模型特征，触头质量损耗数据为模型标签，构建基于卷积神经网络回归的交流接触器电寿命预测模型；根据所述训练集和所述测试集，分别对所述交流接触器电寿命预测模型进行训练和测试，并通过比较所述交流接触器电寿命预测模型分别在训练和测试中触头总质量损耗标签和所述卷积神经网络输出的均方误差值，得到训练好的交流接触器电寿命预测模型；获取交流接触器的当前分断电弧数据，并将所获取到的交流接触器的当前分断电弧数据导入所得到的训练好的交流接触器电寿命预测模型中，所述训练好的交流接触器电寿命预测模型输出的结果即为交流接触器电寿命。