摘要
传统故障诊断方法对特征提取不充分,导致电力设备故障诊断的实时性较差,提出基于神经网络的电力设备并行故障诊断方法。挖掘电力设备状态信息数据,对挖掘数据进行清洗、变换等一系列预处理操作,构建一个卷积神经网络和深度神经网络并行的网络结构模型,加速提取挖掘数据特征,进而完成电力设备故障诊断。实验结果表明,文章设计方法可以在保证电力设备故障诊断精度的基础上,缩短诊断时间,具有一定的优越性。
出处
《今日制造与升级》
2023年第9期37-39,共3页
Manufacture & Upgrading Today
