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基于深度卷积神经网络的变电站局部放电缺陷诊断方法
1
作者 陈咏秋 丁中奎 +2 位作者 陈亮 高铭 刘洋 《电子设计工程》 2026年第5期153-157,共5页
现行的变电站局部放电缺陷诊断方法存在时效性与准确性方面存在不足,难以达到预期的诊断效果,为此,提出基于深度卷积神经网络的变电站局部放电缺陷诊断方法。通过对变电站混频信号进行处理,提取变电站有效运行信号,利用格拉米角场(Grami... 现行的变电站局部放电缺陷诊断方法存在时效性与准确性方面存在不足,难以达到预期的诊断效果,为此,提出基于深度卷积神经网络的变电站局部放电缺陷诊断方法。通过对变电站混频信号进行处理,提取变电站有效运行信号,利用格拉米角场(Gramian Angular Field,GAF)算法将处理后的时间序列信号转换为二维图像,输入深度卷积神经网络,提取局部放电缺陷特征并进行分类,识别诊断局部放电缺陷类别,实现基于深度卷积神经网络的变电站局部放电缺陷诊断。经实验证明,所提方法诊断时延不超过11 ns,诊断结果均在95%置信区间内,可以实现对局部放电缺陷的有效诊断。 展开更多
关键词 深度卷积神经网络 变电站 局部放电 GAF算法
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基于GADF-CNN-PSA-XGBOOST的齿轮箱故障诊断
2
作者 袁泉 李刚 齐金平 《机床与液压》 北大核心 2025年第23期147-151,共5页
针对齿轮箱故障诊断准确率不足的问题,提出一种GADF-CNN-PSA-XGBOOST的齿轮箱故障诊断方法。利用格拉姆角场差(GADF)时频分辨率高、可以深度反映时间序列内在结构和关系的特点,将采集到的一维故障数据信号转为具有高时频分辨率的二维图... 针对齿轮箱故障诊断准确率不足的问题,提出一种GADF-CNN-PSA-XGBOOST的齿轮箱故障诊断方法。利用格拉姆角场差(GADF)时频分辨率高、可以深度反映时间序列内在结构和关系的特点,将采集到的一维故障数据信号转为具有高时频分辨率的二维图像,并对图像进行降维处理。采用卷积神经网络(CNN)对GADF生成的二维图像进行自适应故障特征提取,将其全连接层输出作为XGBOOST分类器的输入,并采用PID搜索算法对XGBOOST分类器的关键参数进行优化。为验证该方法的有效性,使用东南大学齿轮箱公开数据集进行实验。t-SNE可视化结果表明,经CNN特征提取后各类故障样本的区分度明显增强;该方法故障诊断的准确率达到98.5%,较传统格拉姆角场和转化方法提升显著;与WT-ICNN、LFGRU等现有主流诊断方法相比,该方法诊断准确率较高,具有优越的故障诊断性能。 展开更多
关键词 齿轮箱 故障诊断 格拉姆角场差 卷积神经网络 PID搜索算法
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基于GAF-CNN与MISSA-XGBoost的高压隔离开关故障诊断方法
3
作者 董媛 马宏忠 +3 位作者 张驰 葛轩豪 徐睿涵 胡国栋 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第31期13416-13426,共11页
针对变电站中高压隔离开关因复杂环境和长期运行引发的机械故障诊断问题,提出了一种基于格拉姆角场(Gramian angular field,GAF)结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)特征提取与多策略改进麻雀搜索算法(multi-strategy i... 针对变电站中高压隔离开关因复杂环境和长期运行引发的机械故障诊断问题,提出了一种基于格拉姆角场(Gramian angular field,GAF)结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)特征提取与多策略改进麻雀搜索算法(multi-strategy improved sparrow search algorithm,MISSA)优化的极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)故障诊断方法。通过GAF将高压隔离开关的振动信号转换为二维图像,生成相应的图像集,并利用CNN进行特征提取;引入MISSA优化XGBoost分类器的参数,建立高压隔离开关机械故障诊断模型;最后基于该模型识别不同的状态类型。实验结果表明,与传统故障诊断模型相比,所提方法的识别准确率超过96%,能够有效识别高压隔离开关的机构卡涩、松动和三相不同期故障,为高压隔离开关状态检修提供了理论依据。 展开更多
关键词 高压隔离开关 振动信号 格拉姆角场 多策略改进麻雀搜索算法 XGBoost分类器 故障诊断
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基于改进CNN-LSTM的开关闩故障诊断方法
4
作者 高振华 秦奋起 +1 位作者 王琳琳 于存贵 《兵工学报》 北大核心 2025年第9期49-58,共10页
针对某舰炮开关闩机构关重件磨损和弹簧弹性减弱两类典型故障模式,传统故障诊断方法主要依赖于人工检查、专家经验推理和理论仿真等方法,不仅时间周期较长,而且诊断精度难以保证。针对此问题,采用深度学习的方法,提出一种基于麻雀搜索算... 针对某舰炮开关闩机构关重件磨损和弹簧弹性减弱两类典型故障模式,传统故障诊断方法主要依赖于人工检查、专家经验推理和理论仿真等方法,不仅时间周期较长,而且诊断精度难以保证。针对此问题,采用深度学习的方法,提出一种基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)的格拉姆角场结合卷积神经网络和长短期记忆神经网络(Graham Angle Field-Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory,GAF-CNN-LSTM)的开关闩故障诊断方法。通过试验台架采集开关闩机构故障原始信号并进行预处理,通过时频分析法和格拉姆角场法建立一维时序数据和二维图像故障数据集;将故障数据集分别输入到使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)通道中,利用CNN强大的空间特征提取能力和LSTM挖掘数据时序特征能力进行特征提取,并将二者得到的特征信息进行融合,在全连接层和激活函数的作用下输出诊断结果;通过SSA对GAF-CNN-LSTM网络结构中的超参数进行优化,提高模型的诊断精度和适用性。经测试数据验证:提出的SSA-GAF-CNN-LSTM故障诊断模型不仅可以更精准地诊断开关闩机构故障类型,而且具有更强的泛化能力及抗干扰能力,有效地提高了开关闩机构故障诊断的性能。 展开更多
关键词 故障诊断 开关闩机构 深度学习算法 群体智能优化算法 格拉姆角场
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基于组合赋权与模型自优化的能力评价
5
作者 张睿 白晓露 +3 位作者 赵娜 李吉 潘理虎 陈立潮 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第8期2342-2351,共10页
综合考虑评价流程中的综合性、自适应性、可靠性等因素,提出基于组合赋权与模型自优化的能力评价方法,以多级评价指标组合赋权结合改进模糊算法构建评价数据集;利用格拉姆角和场空间域转换优化序列样本信息丰富度,将粒子群优化算法、迁... 综合考虑评价流程中的综合性、自适应性、可靠性等因素,提出基于组合赋权与模型自优化的能力评价方法,以多级评价指标组合赋权结合改进模糊算法构建评价数据集;利用格拉姆角和场空间域转换优化序列样本信息丰富度,将粒子群优化算法、迁移学习与神经网络模型有效结合,通过模型中10个参数自适应全局寻优,构建出适用于小样本、具备自学习能力的P-TMVGG评价模型。通过实例验证了所提方法的有效性,为相关领域构建综合评价、预测、诊断体系及方法设计提供新的思路。 展开更多
关键词 组合赋权 格拉姆角和场 粒子群优化算法 自适应 迁移学习 综合评价
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基于凌日搜索优化CNN/BI-GRU的电能质量扰动分类方法
6
作者 高帅 杨永超 +1 位作者 童占北 钟建伟 《湖北民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第3期361-367,共7页
针对复杂电能质量扰动分类方法识别准确率不高的问题,提出了一种基于凌日搜索优化多模态网络模型的电能质量扰动分类方法。首先,利用格拉姆角场对初始一维时序信号进行数据处理得到二维图像数据;然后,分别将时序信号与图像数据输入多模... 针对复杂电能质量扰动分类方法识别准确率不高的问题,提出了一种基于凌日搜索优化多模态网络模型的电能质量扰动分类方法。首先,利用格拉姆角场对初始一维时序信号进行数据处理得到二维图像数据;然后,分别将时序信号与图像数据输入多模态网络中进行特征提取,利用凌日搜索算法优化多模态网络参数,提升网络特征捕获能力;再通过特征融合模块,将时序特征和图像特征有效融合;最后,利用自注意力机制增强网络模型对下文信息的理解能力。结果表明,在无噪声环境下分类准确率达到99.2%,在不同信噪比环境下平均分类准确率达到98.3%。该研究能对新型电力系统中愈加复杂的电能质量扰动实现准确的分类,与传统分类方法相比鲁棒性较强。 展开更多
关键词 电能质量扰动 深度学习 格拉姆角场 特征融合 凌日搜索算法 自注意力机制
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