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基于多源信号输入卷积神经网络的高压开关故障诊断方法 被引量:3

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摘要 针对高压开关故障中出现频次最高的机械故障诊断问题,通过模拟试验采集铁心卡涩、弹簧疲劳等典型机械故障时的声音及电流信号,将其进行下采样、滤波后输入到深度学习模型。结果表明该方法的故障识别率可达94%,相比其他传统方法具有较大优势。
出处 《电气时代》 2021年第2期30-32,65,共4页 Electric Age
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同被引文献23

引证文献3

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