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基于并行长短时记忆神经网络的识别开关柜故障的方法

基本信息

申请号 CN201711482076.2 申请日 -
公开（公告）号 CN108169639B 公开（公告）日 2020-05-19
申请公布号 CN108169639B 申请公布日 2020-05-19
分类号 G01R31/12;G06K9/00;G06K9/62 分类 测量；测试;
发明人 史塨毓;曹雪虹;周喜章;王青云;戴宁;冯月芹 申请（专利权）人 南京康尼环网开关设备有限公司
代理机构 南京纵横知识产权代理有限公司 代理人 董建林
地址 210038 江苏省南京市经济技术开发区恒竞路11号
法律状态 -

摘要

摘要 本发明公开了一种基于并行长短时记忆神经网络的识别开关柜故障的方法，包括：(1)可听声信号与超声波信号采集和处理；(2)将可听声信号生成的训练数据集和超声波信号生成的训练数据集放入具有并行互馈结构的LSTM网络模型中训练，得到识别模型；(3)利用传感器采集可听声数据和超声波数据，对开关柜进行在线监听；(4)将实时采集的数据放入训练好的LSTM网络模型中识别并得出预测结果，判断开关柜故障。本发明可节约运算资源，提高识别能力，提高开关柜故障判断的准确程度，从而使配电网更加高效和智能。