[发明专利]基于加窗特征希尔伯特图像化的电力设备诊断方法及系统有效

专利信息
申请号: 202010449882.5 申请日: 2020-05-25
公开(公告)号: CN111650453B 公开(公告)日: 2021-03-30
发明(设计)人: 何怡刚;吴晓欣;段嘉珺;刘小燕;李猎;曾昭瑢;许水清 申请(专利权)人: 武汉大学
主分类号: G01R31/00 分类号: G01R31/00;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 代理人: 张宇
地址: 430072 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要: 发明公开了一种基于加窗特征希尔伯特图像化的电力设备诊断方法及系统,属于电力设备故障诊断领域,该方法包括:获取包含电力设备故障特征的监测数据原始数据集;引入考虑对数约束的加窗特征计算对数据进行处理,得到特征序列;利用希尔伯特图像化方法进行进一步处理得到希尔伯特图像数据集,并将其用于卷积神经网络的训练及验证;最后,对新获取的测试样本数据,在进行了加窗特征计算及希尔伯特图像化处理后可直接输入到训练好的网络中进行故障诊断及定位。本发明利用加窗特征计算和希尔伯特图像化对电力设备监测数据进行处理,充分提取了故障特征,有效提高诊断准确率,利用卷积神经网络进行诊断,提高了诊断的智能化。
搜索关键词: 基于 特征 希尔伯特 图像 电力设备 诊断 方法 系统
【主权项】:
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