[发明专利]一种基于深度残差网络下的变压器油中气体故障识别方法有效
| 申请号： | 202111093886.5 | 申请日： | 2021-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN113782113B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 胡昊;马鑫;郑野;尚毅梓;王博;顾波;丁宇翔;贾皓阳;王晓东;郭磊 | 申请（专利权）人： | 黄河水利职业技术学院 |
| 主分类号： | G16C20/70 | 分类号： | G16C20/70;G16C20/20;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/08;G01N33/28 |
| 代理公司： | 深圳众邦专利代理有限公司 44545 | 代理人： | 丁曹凯 |
| 地址： | 475004*** | 国省代码： | 河南;41 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度残差网络下的变压器油中气体故障识别方法，其步骤为：首先，将气体浓度、采样时间和采样点温度组合成新的气体特征向量，并对气体特征向量进行数据增强和故障评估，得到训练集和测试集；其次，利用半软阈值函数替换掉共通道深度残差收缩网络中的软阈值，得到子通道阈值深度残差收缩网络；最后，利用子通道阈值深度残差收缩网络分别对训练集和测试集进行训练和测试，并利用自适应可变权重的交叉熵函数对识别结果进行评价，根据评价结果判断是否更新故障阈值，以更好的识别故障类型。本发明利用半软阈值函数进行替换后解决了软阈值信号重构出现的恒定偏差问题，并利用交叉熵函数获取更准确、更具时效性的故障阈值判定标准。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 网络 变压器 气体 故障 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于黄河水利职业技术学院，未经黄河水利职业技术学院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202111093886.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
