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深度残差网络下的电缆隧道低压故障检测
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作者 王楠 吕培庚 +6 位作者 李怀政 陈志强 张勇 陶星宇 曹泰山 周勇军 叶炼 《人工智能科学与工程》 CAS 北大核心 2024年第2期78-86,共9页
针对数据梯度消失导致电缆隧道低压故障检测结果精度不高的问题,提出了一种基于深度残差网络的电缆隧道低压故障检测方法。该方法对电缆隧道低压回路电流进行分析,建立深度残差网络,通过初始化学习得到线路电流故障特征值,并在权重层中... 针对数据梯度消失导致电缆隧道低压故障检测结果精度不高的问题,提出了一种基于深度残差网络的电缆隧道低压故障检测方法。该方法对电缆隧道低压回路电流进行分析,建立深度残差网络,通过初始化学习得到线路电流故障特征值,并在权重层中引入激活函数,结合传递梯度进行特征重构,有效避免了梯度消失问题,输出信号特征,通过过零率判别得出故障检测结果。实验结果表明:应用所提方法得出的故障检测结果表现出的高频系数衰减比值图像呈现均值变化且较为密集,检测结果精度较高,满足了电缆隧道低压回路的现实运维需求。 展开更多
关键词 电缆隧道 低压故障 故障检测 深度残差网络 信号特征 特征重构 电流故障特征值 数据梯度
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