[发明专利]声振信号构造CNN特征矩阵的断路器储能过程状态辨识方法在审
| 申请号： | 201910643289.1 | 申请日： | 2019-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN112241605A | 公开（公告）日： | 2021-01-19 |
| 发明（设计）人： | 赵书涛;王二旭;李云鹏 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学（保定） |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 071003 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种声振信号构造卷积神经网络(CNN)特征矩阵的断路器储能过程状态辨识方法，该方法包括以下内容：首先提出基于峭度和包络相似性的时标对位方法保证声振信号的同步性，然后采用Lyapunov指数‑小波模极大值(L‑小波)检测振动信号起始点，对数据进行重叠式数据扩容后，利用皮尔逊相关系数构造声振信号二维特征矩阵。最后利用CNN对特征矩阵进行训练，利用支持向量机(SVM)代替Soft‑Max分类器来对CNN结构进行优化，使用灰狼优化(GWO)寻找SVM最优参数。优化CNN模型对断路器储能过程数据变动较大的情况不敏感，作为一种新的断路器储能过程状态识别方法，大大提高了状态辨识的准确率和泛化性。 | ||
| 搜索关键词： | 信号 构造 cnn 特征 矩阵 断路器 过程 状态 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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