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责任编辑
分类号
杂志ISSN号
基于卷积神经网络的放电声音故障检测
作者姓名:
曾 锃
张 震
缪巍巍
李凤强
张明轩
谢 跃
作者单位:
国网江苏省电力公司信息通信分公司,南京工程学院信息与通信工程学院
摘 要:
设计了一种基于卷积神经网络的放电声音检测方法,针对电力系统中设备绝缘老化引起的局部放电现象,提出通过终端边缘节点的声信号检测方法实时监控设备正常工作、局部放电和发生故障的三种状态,并将异常状态通过边缘计算专网反馈给运维中心。该系统通过设备终端的边缘节点采集发生故障时放电音频数据,这些故障包括:正常工作、局部放电和故障已发生的状态。并进行信号预处理和提取能够反映故障状态的音频特征。然后,将处理后的数据作为卷积神经网络的输入。实验表明所提方法与经典的深度神经网络相比,平均识别率提高了约2%。
关 键 词:
卷积神经网络
深度学习
特征提取
信号检测
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