龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：国网冀北电力有限公司廊坊供电公司;国家电网有限公司
摘要：本发明涉及电力设备诊断技术领域，本发明公开了一种基于ACO算法优化的CNN电力变压器典型故障识别方法；包括获取目标声纹信号，基于带通滤波法，提取出信号特征，将信号特征输入到训练好的ACO‑CNN故障识别模型中，识别出变压器的故障状态，确定故障类型值，并生成故障危害等级；相对于现有技术，可以有效过滤掉高频与低频的噪声信号，既降低了大量无用特征对计算分析带来的负担，也规避了无用特征对故障识别带来的干扰影响，同时利用ACO优化算法对CNN模型的神经元个数与迭代次数进行参数寻优，并利用ACO‑CNN故障识别模型对变压器的故障状态进行识别，达到了对电力变压器声纹故障的快速、准确的识别诊断效果。
主权项：1.一种基于ACO算法优化的CNN电力变压器典型故障识别方法，其特征在于，包括：S1：获取变压器的原始声纹信号集合，并筛选出目标声纹信号；S2：基于带通滤波法对目标声纹信号预处理，获得有效信号，并从有效信号中提取出信号特征；S3：将信号特征输入到训练好的ACO-CNN故障识别模型中，识别出变压器的故障状态；S4：基于识别出的故障状态，确定故障类型值，并生成故障危害等级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网冀北电力有限公司廊坊供电公司 国家电网有限公司 一种基于ACO算法优化的CNN电力变压器典型故障识别方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号