基于小波与栈式稀疏自编码器的电力电缆早期故障定位方法研究

论文摘要

随着电力电缆的应用日益广泛,电力电缆早期故障的发生日趋频繁,对早期故障定位精度以及速度的要求日益提高。为实现电力电缆早期故障的定位,结合早期故障特征,提出了一种基于小波变换方法结合栈式稀疏自编码器(SAE)的电力电缆早期故障定位方法。该方法利用小波变换对故障信号进行特征提取,并将提取到的特征作为SAE的输入,依靠SAE网络强大的学习和预测能力,实现故障特征信号到故障距离的一一对应,解决电力电缆早期故障定位问题。仿真结果表明,利用小波变换提取到的故障特征训练后的神经网络可以快速准确的实现对电力电缆早期故障的定位。

论文目录

• 0 引言
• 1 小波变换原理
•   1.1 特征提取
•   1.2 小波变换
• 2 基于稀疏自编码器的神经网络的构造
•   2.1 稀疏自编码器的结构
•   2.2 稀疏自编码器的构造
•   2.3 栈式稀疏自编码器
•   2.4 softmax分类器
• 3 小波神经网络定位方法
•   4.1 仿真实例
•   4.2 仿真结果分析
•   4.3 与其他故障定位方法对比
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李胜辉,白雪,董鹤楠,刘宁

关键词: 早期故障,小波变换,特征提取,稀疏自编码器,定位

来源: 国外电子测量技术 2019年05期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院,四川大学电气信息学院

分类号: TM75

DOI: 10.19652/j.cnki.femt.1801300

页码: 146-151

总页数: 6

文件大小: 352K

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