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本发明公开了一种基于相似性度量与迁移学习的多变直流故障电弧自适应检测方法,对不同时段的系统输出电流应用小波包分解与系数重构处理后提取特征,并输入至状态辨识模型进行多时段故障电弧判断,对当前工况通过机器学习评估特征相似性度量值D和模型输出概率分布P间联合分布模式,据此将提取的特征区分为不可辨识工况类型数据和可辨识工况类型数据,采用领域自适应策略对不可辨识工况类型数据的最简特征组进行迁移学习,从而更新状态辨识模型,由此实现复杂多变工况下直流故障电弧的实时精准检测。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116338348 A
(43)申请公布日 2023.06.27
(21)申请号 202310147304.X G06F 18/22 (2023.01)
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