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申请/专利权人：四川蜀道电气化建设有限公司

摘要：本申请涉及智能监测领域，提供了一种电气化铁路馈线电缆接地保护智能监测方法，其通过被安装于铁路馈线电缆的屏蔽层的接地引线上的电流传感器采集电流监测信号，并将所述电流监测信号通过无线通信模块传输至监控平台，在所述监控平台中采用基于深度学习的信号处理和分析技术来进行所述电流监测信号的时频分析和关联，以此根据所述多个电流信号像素粒度在全局时频上的聚类表示特征来自动地得到是否存在异常的监测结果。通过这样的方式，能够实时采集并传输电流监测信号，同时利用深度学习技术准确地识别和分析信号中的异常模式，从而保证了监测的准确性，以此提高了电缆接地保护的可靠性，保障了电气化铁路的安全运行。

主权项：1.一种电气化铁路馈线电缆接地保护智能监测方法，其特征在于，包括:获取由电流传感器采集的电流监测信号，其中，所述电流传感器被安装于铁路馈线电缆的屏蔽层的接地引线上；将所述电流监测信号通过无线通信模块传输至监控平台；在所述监控平台，对所述电流监测信号进行时频转换以得到电流信号二维时频图；在所述监控平台，将所述电流信号二维时频图进行电流信号时频特征提取以得到电流信号时频关联特征图；将所述电流信号时频关联特征图沿着通道维度进行特征散化以得到电流信号像素粒度时频关联特征向量的集合；将所述电流信号像素粒度时频关联特征向量的集合输入特征分布反向掩码聚类分析网络以得到电流信号全局时频聚类表示向量作为电流信号全局时频聚类表示特征；基于所述电流信号全局时频聚类表示特征，得到监测结果，所述监测结果用于表示是否存在异常；将所述电流信号像素粒度时频关联特征向量的集合输入特征分布反向掩码聚类分析网络以得到电流信号全局时频聚类表示向量，包括：对所述电流信号像素粒度时频关联特征向量的集合进行聚类以得到电流信号像素粒度时频关联聚类中心向量；计算所述电流信号像素粒度时频关联特征向量的集合中的各个电流信号像素粒度时频关联特征向量与所述电流信号像素粒度时频关联聚类中心向量之间的相关系数以得到电流信号像素粒度时频相关系数的集合；取所述电流信号像素粒度时频相关系数的集合中的各个电流信号像素粒度时频相关系数的倒数以得到电流信号像素粒度时频反相关系数的集合；使用Sigmoid函数对所述电流信号像素粒度时频反相关系数的集合进行归一化处理以得到电流信号像素粒度时频反相关权重系数的集合；以所述电流信号像素粒度时频反相关权重系数的集合中的各个电流信号像素粒度时频反相关权重系数作为权重，对所述电流信号像素粒度时频关联特征向量的集合中的各个电流信号像素粒度时频关联特征向量进行加权以得到抑制电流信号像素粒度时频关联特征向量的集合；计算所述电流信号像素粒度时频关联特征向量的集合与所述抑制电流信号像素粒度时频关联特征向量的集合中，每组对应的所述电流信号像素粒度时频关联特征向量和所述抑制电流信号像素粒度时频关联特征向量之间的逐个位置进行差分，以得到强化电流信号像素粒度时频关联特征向量的集合；计算所述强化电流信号像素粒度时频关联特征向量的集合的逐个位置的均值向量以得到所述电流信号全局时频聚类表示向量。

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