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申请/专利权人：国网山东省电力公司邹城市供电公司
摘要：本发明公开了一种基于电力设备局部放电声音的故障识别方法及系统，涉及电力设备放电声音识别技术领域，包括：获取电力设备在模拟放电故障下和正常工况下的声音数据，并对获取到的声音数据进行预处理；将经过预处理后的声音数据转换为第一声谱图；基于注意力机制对深度卷积神经网络模型进行改进，对改进深度卷积神经网络模型进行训练，得到故障识别模型。本发明通过获取模拟放电故障下和正常工况下的声音数据，并对声音数据进行去噪和增强，并对放电故障下和正常工况下的声音数据进行融合来无限近似实际应用中工况，极大程度上提高了识别效果。
主权项：1.一种基于电力设备局部放电声音的故障识别方法，其特征在于，包括：获取电力设备在模拟放电故障下和正常工况下的声音数据，并对获取到的声音数据进行预处理；将经过预处理后的声音数据转换为第一声谱图；基于注意力机制对深度卷积神经网络模型进行改进，在深度卷积神经网络模型的编码部分引入第一注意力模块，在解码部分引入第二注意力模块，并对改进后的深度卷积神经网络模型进行训练，具体为：将第一声谱图输入改进后的深度卷积神经网络模型中，输出基于电力设备局部放电声音的故障结果，训练过中引入自适应矩估计优化器进行训练，当损失函数趋于收敛时，得到故障识别模型；获取待识别电力设备的声音数据，并得到第二声谱图，将第二声谱图输入故障识别模型，输出故障结果。
全文数据：
权利要求：
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