基于多1DCNN集成的电流互感器故障诊断

针对目前电流互感器故障诊断效率和准确率偏低的问题,提出了一种基于多个一维卷积神经网络集成的智能故障诊断模型,用于对电流互感器故障进行快速诊断。首先构建一系列具有不同激活函数的卷积层,每个卷积层独立搭建一维卷积神经网络(1DCNN),再通过多数投票集成策略构建具有不同一维卷积神经网络的集成网络模型(E1DCNN),最后进行样本数据训练和测试。通过试验分析,结果表明该方法可以实现电流互感器快速精确的故障诊断,并且效果比传统的故障诊断方法更优。