声振信号构造CNN特征矩阵的断路器储能过程状态辨识方法.pdfVIP

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2023-05-25 发布于四川
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声振信号构造CNN特征矩阵的断路器储能过程状态辨识方法.pdf

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本发明公开了一种声振信号构造卷积神经网络(CNN)特征矩阵的断路器储能过程状态辨识方法，该方法包括以下内容：首先提出基于峭度和包络相似性的时标对位方法保证声振信号的同步性，然后采用Lyapunov指数‑小波模极大值(L‑小波)检测振动信号起始点，对数据进行重叠式数据扩容后，利用皮尔逊相关系数构造声振信号二维特征矩阵。最后利用CNN对特征矩阵进行训练，利用支持向量机(SVM)代替Soft‑Max分类器来对CNN结构进行优化，使用灰狼优化(GWO)寻找SVM最优参数。优化CNN模型对断路器储能过程数

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112241605 A (43)申请公布日 2021.01.19 (21)申请号 201910643289.1 (22)申请日 2019.07.17 (71)申请人华北电力大学（保定）