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申请/专利权人：华东交通大学
摘要：本发明公开了一种牵引变流器故障诊断方法、设备、介质及产品，涉及电力机车的智能运行维修领域，该方法包括：获取数据集；数据集为中间直流电压数据；基于变分模态分解对所述数据集进行分解，得到多通道标准故障特征集；根据变分模态分解特性，确定配套通道加权层；所述配套通道加权层为PE‑Spearman秩相关系数；根据配套通道加权层，建立配套通道加权层‑一维深度可分离卷积神经网络模型；所述一维深度可分离卷积神经网络为将深度可分离卷积神经网络运用到一维长序列数据中构建的网络；将多通道标准故障特征集输入到所述配套通道加权层‑一维深度可分离卷积神经网络模型中，得到故障分类。本发明可准确、快速、稳定地识别故障特征。
主权项：1.一种牵引变流器故障诊断方法，其特征在于，所述牵引变流器故障诊断方法包括：获取数据集；所述数据集为中间直流电压数据；基于变分模态分解对所述数据集进行分解，得到多通道标准故障特征集；根据变分模态分解特性，确定配套通道加权层；所述配套通道加权层为PE-Spearman秩相关系数；根据所述配套通道加权层，建立配套通道加权层-一维深度可分离卷积神经网络模型；所述一维深度可分离卷积神经网络为将深度可分离卷积神经网络运用到一维长序列数据中构建的网络；将所述多通道标准故障特征集输入到所述配套通道加权层-一维深度可分离卷积神经网络模型中，得到故障分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华东交通大学 一种牵引变流器故障诊断方法、设备、介质及产品
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