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申请/专利权人：国网山东省电力公司济南供电公司
申请日：2024-12-04
公开（公告）日：2024-12-31
公开（公告）号：CN119226866A
专利技术分类：..分类技术[2023.01]
专利摘要：本发明的一种基于多物理量的电缆缺陷识别方法及装置，属于电缆维护技术领域，方法包括步骤：获取电缆的多物理量时序数据；将时序数据转换后输入神经网络，提取第一合成向量；将时序数据输入DNet网络得到时序特征向量，将第一合成向量输入ENet网络，得到第二合成向量，进行拼接得到Hybrid特征向量；将Hybrid输入FNet网络，得到第三合成向量；将第三合成向量输入GNet网络得到第四合成向量；选取正负样本进行对比学习并对DNet、ENet和FNet网络权重微调；将GNet网络替换为多层感知机，并进行电缆缺陷识别监督训练，输出电缆缺陷类型。本发明增强了反映电缆运行缺陷的性能，提高了电缆缺陷识别的准确性。
专利权项：1.一种基于多物理量的电缆缺陷识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，获取电缆的多物理量时序数据，所述时序数据包括温度数据、局放脉冲数据和声纹数据；步骤S2，将时序数据转换为JG-DCT图像，并将JG-DCT图像输入神经网络，提取第一特征合成映射向量；步骤S3，将多物理量时序数据输入DNet网络，得到时序特征向量，将第一特征合成映射向量输入ENet网络，得到第二特征合成映射向量，并将第二特征合成映射向量和时序特征向量进行拼接，得到Hybrid特征向量；步骤S4，将Hybrid特征向量输入FNet网络，得到第三特征合成映射向量；步骤S5，将第三特征合成映射向量输入GNet网络，得到第四特征合成映射向量；步骤S6，选取正负样本进行对比学习并对DNet网络、ENet网络和FNet网络的权重进行微调，得到预训练的网络权重；步骤S7，将GNet网络替换为多层感知机模型，并基于预训练的网络权重和第四特征合成映射向量进行电缆缺陷识别的监督训练，输出电缆缺陷类型。
百度查询： 国网山东省电力公司济南供电公司 基于多物理量的电缆缺陷识别方法及装置
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