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一种电缆绝缘劣化类型判别方法及系统与流程

2022-07-31 00:17:12 来源:中国专利 TAG:

技术特征:
1.一种电缆绝缘劣化类型判别方法,其特征在于,包括下述步骤:获取通电实验中的电流波形;截取所述电流波形中包含至少一个完整周期的合成波的图片;获取所述合成波的谐波特征值以及合成波中谐波的贡献度;依据所述合成波中谐波的贡献度得到其对应的劣化类型;构建电缆绝缘劣化类型判别模型;将所述包含至少一个完整周期的合成波的图片与其对应的劣化类型关联绑定后作为训练图片,对电缆绝缘劣化类型判别模型进行训练,得到训练好的电缆绝缘劣化类型判别模型;将待判别电缆的通电实验合成波图片输入至训练好的电缆绝缘劣化类型判别模型,即得待判别电缆的劣化类型。2.根据权利要求1所述的一种电缆绝缘劣化类型判别方法,其特征在于,作为训练图片的所述包含至少一个完整周期的合成波的图片,其大小、格式保持一致,且均从刚过合成波零点的位置进行截取。3.根据权利要求1所述的一种电缆绝缘劣化类型判别方法,其特征在于,所述获取所述合成波的谐波特征值具体为:通过对合成波进行傅里叶变换,得到合成波的基础波和各次谐波;所述合成波中谐波的贡献度为各次谐波在合成波所有分解波形中的占比。4.根据权利要求1所述的一种电缆绝缘劣化类型判别方法,其特征在于,所述构建电缆绝缘劣化类型判别模型具体为:所述电缆绝缘劣化类型判别模型包括依次连接的一层输入层、若干层隐含层以及一层输出层,具体如下式:其中,表示输出空间;表示输入空间;a(
·
)表示对输入空间进行弯曲操作;w表示神经网络各层的权重矩阵;表示对输入空间进行升维、降维、放大、缩小以及旋转操作; b表示对输入空间进行平移操作。5.根据权利要求1所述的一种电缆绝缘劣化类型判别方法,其特征在于,所述对电缆绝缘劣化类型判别模型进行训练具体为:获取所述包含至少一个完整周期的合成波的图片与其对应的劣化类型关联绑定,作为训练图片;将训练图片输入电缆绝缘劣化类型判别模型的输入层,同时根据输出层的输出结果调整权重矩阵w的参数,使得损失函数为最小;重复上述步骤进行训练。6.根据权利要求1所述的一种电缆绝缘劣化类型判别方法,其特征在于,对训练图片添加扰动后加入训练集进行电缆绝缘劣化类型判别模型的训练,所述添加扰动包括对训练图片加入毛刺或像素点。7.一种电缆绝缘劣化类型判别系统,其特征在于,应用于权利要求1-6中任一项所述的一种电缆绝缘劣化类型判别方法,包括波形获取模块、谐波特征值及贡献度计算模块、模型构建模块以及模型训练模块;
所述波形获取模块用于获取通电实验中的电流波形,并截取所述电流波形中包含至少一个完整周期的合成波的图片;所述谐波特征值及贡献度计算模块用于获取所述合成波的谐波特征值以及合成波中谐波的贡献度;所述模型构建模块用于构建电缆绝缘劣化类型判别模型;所述模型训练模块用于依据所述合成波中谐波的贡献度得到其对应的劣化类型;将所述包含至少一个完整周期的合成波的图片与其对应的劣化类型关联绑定后作为训练图片,对电缆绝缘劣化类型判别模型进行训练,得到训练好的电缆绝缘劣化类型判别模型;将待判别电缆的通电实验合成波图片输入至训练好的电缆绝缘劣化类型判别模型,即得待判别电缆的劣化类型。8.根据权利要求7所述的一种电缆绝缘劣化类型判别系统,其特征在于,所述谐波特征值及贡献度计算模块用于对合成波进行傅里叶变换,得到合成波的基础波和各次谐波,进而得到合成波中谐波的贡献度;所述合成波中谐波的贡献度为各次谐波在合成波所有分解波形中的占比。9.根据权利要求7所述的一种电缆绝缘劣化类型判别系统,其特征在于,所述电缆绝缘劣化类型判别模型包括依次连接的一层输入层、若干层隐含层以及一层输出层,具体如下式:其中,表示输出空间;表示输入空间;a(
·
)表示对输入空间进行弯曲操作;w表示神经网络各层的权重矩阵;表示对输入空间进行升维、降维、放大、缩小以及旋转操作; b表示对输入空间进行平移操作。10.根据权利要求7所述的一种电缆绝缘劣化类型判别系统,其特征在于,所述对电缆绝缘劣化类型判别模型进行训练具体为:获取所述包含至少一个完整周期的合成波的图片与其对应的劣化类型关联绑定,作为训练图片;对训练图片添加扰动后加入训练集,所述添加扰动包括对训练图片加入毛刺或像素点;将训练集内的图片输入电缆绝缘劣化类型判别模型的输入层,同时根据输出层的输出结果调整权重矩阵w的参数,使得损失函数为最小;重复上述步骤进行训练。

技术总结
本发明公开了一种电缆绝缘劣化类型判别方法及系统。该方法包括:获取通电实验中的电流波形;截取所述电流波形中包含至少一个完整周期的合成波的图片;获取所述合成波的谐波特征值以及合成波中谐波的贡献度;依据所述合成波中谐波的贡献度得到其对应的劣化类型;构建电缆绝缘劣化类型判别模型;将所述包含至少一个完整周期的合成波的图片与其对应的劣化类型关联绑定后作为训练图片,对电缆绝缘劣化类型判别模型进行训练,得到训练好的电缆绝缘劣化类型判别模型。本申请将合成波的图片片段作为输入,可以模糊因为非劣化相关的原因而产生的谐波的影响,同时别免了大量的运算量,可大大提高测试效率和准确度,具有先进性。具有先进性。具有先进性。


技术研发人员:徐涛 石银霞 卢润戈 谢文卓 周卓蓓 阮耀萱
受保护的技术使用者:广东电网有限责任公司广州供电局
技术研发日:2022.03.31
技术公布日:2022/7/29
再多了解一些

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