一种基于神经网络的高压断路器的故障诊断方法
基本信息
| 申请号 | CN202011452933.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112729381A | 公开（公告）日 | 2021-04-30 |
| 申请公布号 | CN112729381A | 申请公布日 | 2021-04-30 |
| 分类号 | G01D21/02;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 测量；测试; |
| 发明人 | 留嘉豪;张英豪;彭曼;王锋;黄小伟;罗森豪 | 申请（专利权）人 | 广州致新电力科技有限公司 |
| 代理机构 | 广州知友专利商标代理有限公司 | 代理人 | 高修华;周克佑 |
| 地址 | 510000 广东省广州市白云区北太路1633号广州民营科技园科园路9号白云电气科技大厦18层1801室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于神经网络的高压断路器的故障诊断方法，包括步骤，S1：采集所述高压断路器在正常、断轴、欠压状态下分合闸时的电流、振动、机械行程数据和上下开距点数据；S2：数据预处理，包括振动数据预处理、电流数据处理；S3：将所述高压断路器分合闸过程中的振动特征、电流特征、机械特征及对应的故障标签作为数据集，随机选取所述数据集中80％的样本作为训练集，余下的作为测试集，并随机选取当前训练集的20％样本作为验证集；S4：通过小波神经网络和Wide&Deep模型进行模型训练，通过验证集得到最优的高压断路器故障预诊模型，S5：使用测试集对高压断路器故障预诊模型进行测试，评估故障预诊模型的准确度。 |
