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基于S变换D-SVM AlexNet模型的GIS机械故障诊断与试验分析
基于S变换D-SVM AlexNet模型的GIS机械故障诊断与试验分析
作者:
刘宝稳
汤容川
马钲洲
马宏忠
许洪华
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
气体绝缘组合电器
机械故障
S变换
支持向量机
卷积神经网络
AlexNet特征提取
迁移学习
摘要:
机械故障是气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)最主要的故障之一,尚缺乏有效的在线诊断方法.为此该文利用GIS断路器激振能力强的优势,以GIS断路器分合操作为激振源,根据振动信号所包含的设备机械特性信息对GIS各构件的机械状态进行评估.搭建了包含3种GIS典型机械故障的试验模拟测试系统,并提出了一种基于S变换D-SVM AlexNet模型的GIS机械故障诊断方法.利用S变换处理断路器动作激发的非平稳振动信号,得到含有设备机械特征的时频图谱;建立D-SVM AlexNet模型,使用预训练的AlexNet神经网络模型提取S变换图像特征作为预测变量,通过Fitcecoc函数拟合支持向量机(support vector machine,SVM)进行图像预分类,根据模糊矩阵显示的分类结果筛选出有效测点;将有效测点的时频图送入AlexNet进行迁移学习,获得经微调后的神经网络模型.实验验证发现,训练完毕的卷积神经网络的故障诊断训练准确率达到99%,验证准确率达到92%,具备较好的时频图像分类效果,可实现GIS机械故障的有效诊断.
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篇名
基于S变换D-SVM AlexNet模型的GIS机械故障诊断与试验分析
来源期刊
高电压技术
学科
关键词
气体绝缘组合电器
机械故障
S变换
支持向量机
卷积神经网络
AlexNet特征提取
迁移学习
年,卷(期)
2021,(7)
所属期刊栏目
电气装备及其智能运维|Development,Intelligent Operation and Maintenance of Power Equipment
研究方向
页码范围
2526-2535
页数
10页
分类号
字数
语种
中文
DOI
10.13336/j.1003-6520.hve.20200224
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高电压技术
主办单位:
中国电力科学研究院
中国电机工程学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-6520
CN:
42-1239/TM
开本:
大16开
出版地:
湖北省武汉市珞瑜路143号武汉高压研究所
邮发代号:
38-24
创刊时间:
1975
语种:
chi
出版文献量(篇)
9889
总下载数(次)
24
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