摘要
本发明涉及一种避雷器状态检测模型的训练方法和系统,属于避雷器状态检测技术领域,解决了现有的避雷器状态检测模型容易出现误判的问题。本发明的方法包括:构建避雷器的状态检测模型;获取避雷器在正常状态、内阀受潮状态、结构性损坏状态的局部放电信号,并生成SDP图像;结构性损坏状态包括内阀老化状态和绝缘层损坏状态;获取避雷器在内阀老化状态和绝缘层损坏状态的漏电流中的阻性电流信号,并生成波形图像;基于SDP图像和阻性电流信号的波形图像对状态检测模型进行训练,获取训练好的状态检测模型。本发明中,采用基于局部放电信号生成的SDP图像和漏电流的阻性电流信号的波形图像对状态检测模型进行训练,提高了模型的检测精度,减少了误判。
技术关键词
避雷器
图像
神经网络模型构建
波形
输出特征
局部放电信号识别
平坦层
积层
状态检测技术
平衡铰链
信号处理
模型训练模块
数据获取模块
训练系统
标签
漏电流
系统为您推荐了相关专利信息
注意力机制
融合图像特征
分块
输出特征
卷积特征
应急救援方舱
舱体
人脸识别摄像头
移动滑轮
人脸图像识别
避雷器运行状态
特征数据库
电热
时序
雷电冲击电压波形
小肠绒毛
变化磁场
履带组件
长筒状
聚二甲基硅氧烷膜