[发明专利]一种基于神经网络的高压断路器的故障诊断方法有效
| 申请号： | 202011452933.6 | 申请日： | 2020-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN112729381B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 留嘉豪;张英豪;彭曼;王锋;黄小伟;罗森豪 | 申请（专利权）人： | 广州致新电力科技有限公司;白云电气研究院（南京）有限公司 |
| 主分类号： | G01D21/02 | 分类号： | G01D21/02;G06F18/10;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州知友专利商标代理有限公司 44104 | 代理人： | 高修华;周克佑 |
| 地址： | 510000 广东省广州市白云区北太路1633*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的高压断路器的故障诊断方法，包括步骤，S1：采集所述高压断路器在正常、断轴、欠压状态下分合闸时的电流、振动、机械行程数据和上下开距点数据；S2：数据预处理，包括振动数据预处理、电流数据处理；S3：将所述高压断路器分合闸过程中的振动特征、电流特征、机械特征及对应的故障标签作为数据集，随机选取所述数据集中80％的样本作为训练集，余下的作为测试集，并随机选取当前训练集的20％样本作为验证集；S4：通过小波神经网络和WideDeep模型进行模型训练，通过验证集得到最优的高压断路器故障预诊模型，S5：使用测试集对高压断路器故障预诊模型进行测试，评估故障预诊模型的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 高压 断路器 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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