[发明专利]一种基于混合卷积神经网络的三相逆变器故障识别方法有效
| 申请号： | 202110562433.6 | 申请日： | 2021-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN113159077B | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 孙权;于翔海;李宏胜;高芳征;黄家才;彭飞 | 申请（专利权）人： | 南京工程学院 |
| 主分类号： | G06F18/213 | 分类号： | G06F18/213;G06F18/2415;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 戴朝荣 |
| 地址： | 211167 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合卷积神经网络的三相逆变器故障识别方法，包括以下步骤：S1、采集故障数据，对数据预处理；S2、建立并训练融合卷积神经网络HCNN模型；模型包括1D‑CNN和2D‑CNN两个网络；两个网络通过两个卷积层和汇聚层交替连接，实现故障样本数据的特征提取；从两个网络中提取的故障特征向量在全连接层进行融合，生成HCNN的故障特征向量；S3、基于HCNN进行故障诊断：将预处理后的数据分别以一维和二维形式同时输入1D‑CNN和2D‑CNN中，在全连接层融合两个网络提取的特征样本，最后利用softmax分类器完成故障模式识别。本发明避免了出现过拟合的问题，且具有较强的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 卷积 神经网络 三相 逆变器 故障 识别 方法 | ||
【主权项】：
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