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申请/专利权人：国网江西省电力有限公司电力科学研究院;南昌工程学院;南昌科晨电力试验研究有限公司
申请日：2024-12-06
公开（公告）日：2025-01-03
公开（公告）号：CN119249134A
专利技术分类：...特征提取，例如通过变换特征空间；概括；映射，例如空间方法[2023.01]
专利摘要：本发明公开了一种基于多源信息融合声纹信号的开关放电检测方法及系统，方法包括：获取敞式开关的多源数据；对所述声振信号进行预处理，得到声振重构信号，并根据优化后的MCKD算法对所述声振重构信号进行特征提取，得到声振重构信号特征；构建CNN‑LSTM故障辨识模型，并引入注意力机制，将所述声振重构信号特征结合所述电压数据、所述电流数据和所述温度数据输入CNN‑LSTM故障辨识模型中进行特征分类，使用softmax激活函数根据分类后的特征得到故障类型。通过结合卷积神经网络和长短基记忆网络的各自特点，有效的提取声纹信号中存在的缺陷信息，达到对敞式开关状态的准确诊断。
专利权项：1.一种基于多源信息融合声纹信号的开关放电检测方法，其特征在于，包括：获取敞式开关的多源数据，所述多源数据包括电压数据、电流数据、温度数据以及声振信号；对所述声振信号进行预处理，得到声振重构信号，并根据优化后的MCKD算法对所述声振重构信号进行特征提取，得到声振重构信号特征；构建CNN-LSTM故障辨识模型，并引入注意力机制，将所述声振重构信号特征结合所述电压数据、所述电流数据和所述温度数据输入CNN-LSTM故障辨识模型中进行特征分类，使用softmax激活函数根据分类后的特征得到故障类型。
百度查询： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 南昌工程学院 南昌科晨电力试验研究有限公司 基于多源信息融合声纹信号的开关放电检测方法及系统
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