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基于优化卷积神经网络的电缆早期故障分类识别 被引量：60
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作者 汪颖 孙建风 +2 位作者 肖先勇 卢宏 杨晓梅 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期10-18,共9页
准确识别电缆早期故障是及时消除故障隐患的必要前提。提出基于卷积神经网络的电缆早期故障分类识别的方法,可从含恒定阻抗故障、励磁涌流、电容投切扰动的过电流信号中准确识别电缆早期故障。通过小波变换提取过电流信号特征,构建卷积... 准确识别电缆早期故障是及时消除故障隐患的必要前提。提出基于卷积神经网络的电缆早期故障分类识别的方法,可从含恒定阻抗故障、励磁涌流、电容投切扰动的过电流信号中准确识别电缆早期故障。通过小波变换提取过电流信号特征,构建卷积神经网络,进行训练调整网络参数形成输入特征与类别编码之间的映射关系。为解决训练过拟合和学习效率的问题,通过修正损失函数和采用自适应学习率的方法优化卷积神经网络。仿真结果表明,所提方法能对过电流信号进行有效分类,准确识别电缆早期故障,具有较高的工程应用价值。 展开更多
关键词 电缆早期故障 卷积神经网络 深度学习 分类识别 修正损失函数
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