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一种基于BAM-AlexNet的避雷器信号缺陷识别方法
摘要文本
本发明公开了一种基于BAM‑AlexNet的避雷器信号缺陷识别方法，包括：通过传感器获取工作时间段内出现的避雷器信号波形，对获得的每一个目标信号波形进行时频分析，得到全部信号的二维时频表示(TFR)；TFR数据集按比例分为训练集和测试集，将训练集送入BAM‑AlexNet网络中进行训练，后者是一种融合了BAM注意力机制的改进的AlexNet人工神经网络，经过通道注意力机制和空间注意力机制增强后，得到训练完成的BAM‑AlexNet；测试集数据送入完成的BAM‑AlexNet得到预测结果，判定待测信号是否为故障信号。
申请人信息
- 申请人:国网青海省电力公司海北供电公司; 国网青海省电力公司
- 申请人地址:810299 青海省海北藏族自治州海晏县同宝路108号
- 发明人: 国网青海省电力公司海北供电公司; 国网青海省电力公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于BAM-AlexNet的避雷器信号缺陷识别方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311322098.8 |
| 申请日 | 2023/10/12 |
| 公告号 | CN117332352A |
| 公开日 | 2024/1/2 |
| IPC主分类号 | G06F18/2433 |
| 权利人 | 国网青海省电力公司海北供电公司; 国网青海省电力公司 |
| 发明人 | 罗毅; 李东生; 丁海波; 马益鑫; 曾博; 李刚; 朱朝平; 常宽; 张元月; 庞伟生; 杨振宇; 魏中; 李亮; 陈凯; 陈苹苹; 庞磊; 曹有锦; 代珍山; 郑高洁; 许宝宏; 柳强明; 马明忠; 刘一帆; 朱锦伟; 黄腾; 李振兴; 孙永柯; 张雁君 |
| 地址 | 青海省海北藏族自治州海晏县同宝路108号; 青海省西宁市城西区胜利路89号 |
专利主权项内容
1.基于BAM-AlexNet的避雷器信号故障诊断方法，包括以下步骤：S1、获取避雷器信号波形，并转化为数字信号序列集合S；S2、对所述信号序列集合S逐一进行时频分析，得到对应的二维时频集合T；S3、对所述二维时频集合T进行自适应直方图增强，加强时频脊线的特征表现，获得经过图像增强的二维时频集合T′，并划分为训练集Tr和测试集Te；S4、构建AlexNet网络模型M，包括第I卷积块C1，输出特征图F1；第II卷积块C2，输出特征图F2；第III卷积块C3，输出特征图F3；第IV卷积块C4，输出特征图F4；以及对所述特征图F4经全连接层FC1、FC2和FC3输出；S5、在所述第I卷积块C1和第IV卷积块C4后分别引入BAM注意力块；S6、设置网络训练超参数，将训练集Tr送入模型BAM-AlexNet进行训练，得到训练后的模型BAM-AlexNet；S7、将测试集Te送入训练后的模型模型BAM-AlexNet，得到测试集的预测结果，实现避雷器异常信号和正常信号的诊断。 马 克 数 据 网