摘要
本发明公开了一种具有局放检测装置的高压控制柜,涉及局部监测技术领域,解决了现有高压控制柜检测灵敏度和定位精度的问题;本发明通过自适应数字滤波算法和深度卷积神经网络动态识别并消除噪声干扰,确保了信号分析的准确性;通过自适应多维谱聚类放电识别算法对提取的特征进行类型识别和强度评估有效区分不同类型的放电,提高了识别的准确率和强度评估的可靠性;通过三维精确定位模块实现局放源的高精度三维定位,显著提高了定位的准确性和稳定性;运用大数据分析和机器学习预测模型预测设备未来的故障趋势,降低了因故障导致的运行风险,加快了问题定位的速度;本发明大大提高了现有高压控制柜局放检测的灵敏度和定位精度。
技术关键词
高压控制柜
局放检测装置
噪声模型
子模块
多维传感器阵列
深度卷积神经网络
智能降噪
高阶统计量分析
递归最小二乘算法
网络时间协议
超声波传感单元
深度特征联合
数据采集模块
分布式数据库系统
信号调理方法
特征选择
电流互感单元
声波传感器
系统为您推荐了相关专利信息
视觉呈现系统
投影轮廓线
室内空间
坐标
顶点着色器
麻醉深度评估
生命体征数据
多模态
噪声样本
脉搏血氧饱和度
智能分析系统
边坡
耦合特征提取
边缘计算方法
多传感器融合
生成神经网络模型
可见光图像
图像生成方法
图像边缘特征
循环对抗生成网络