| 基于時頻色譜圖的串聯故障電弧識別 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：820 K | |
| 標簽： 串聯故障電弧 時頻圖 深度卷積神經網絡 | |
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| 文檔介紹：由于電力線老化損壞以及連接處松動會產生故障電弧，可能會意外引起嚴重的電氣火災。不同類型的負載所引起的故障電弧存在差異，導致住宅區(qū)故障電弧識別變得困難。提出了一種基于時頻圖和深度卷積神經網絡的串聯故障電弧識別的方法。通過故障電弧實驗采集了負載正常工作和故障電弧的電流數據。單個負載半周期電流數據將通過連續(xù)小波變換轉換為三維特征圖像，然后將這些圖像輸入到改進的深度卷積神經網絡中進行訓練、測試。實驗結果表明，單個負載正常和電弧狀態(tài)識別的精度在99.31%，對多個負載工作狀態(tài)的識別準確率平均可以達到99.2%。 | |
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