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本发明涉及一种故障电弧神经网络优化训练方法,通过提取电弧故障和正常电路电流信号时频域的多个特征量,采用多种神经网络优化训练策略进行训练,然后寻找出测试集表现最好的模型,最终的训练模型在故障电弧识别上具有更高的识别准确率。首先用1GHz的AD对线路中的电流信号进行采集,每个半波都会提取多个时频域特征值,然后将提取的各特征向量进行归一化,拼接成特征矩阵,由卷积神经网络进行处理,在神经网络训练方式中,采取7种不同的训练手段,以寻求泛化能力最好的模型,最终根据神经网络的输出结果判别是否为电弧。
(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 112348159 A
(43)申请公布日
2021.02.09
(21)申请号 20191
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