摘要
本发明公开了一种基于线路载波的故障定位方法和系统,该方法包括根据安装点位集合,部署载波信号监测装置;采集载波信号并预处理,对预处理信号进行短时傅里叶变换,获得时频谱;计算时频谱的统计特征;提取预处理信号的瞬时频率特征;构建时频域特征向量;基于时频域特征向量,调用预配置的CNN模型识别故障类型,并对故障进行初步定位;调用预构建的自适应加权融合定位模型,计算得到融合故障定位结果,对融合故障定位结果进行时延抖动补偿和故障置信区间计算,输出最终故障检测结果。建立了安装点优化布点方案,可以获得更多更有效的信息,通过轻量级的CNN和GAT交互循环训练,相互增强,不断增强对故障识别和故障定位的准确性。
技术关键词
故障定位方法
历史故障数据
载波
信号监测装置
短时傅里叶变换
线路
时延抖动
拓扑图
局部统计特征
识别故障
故障检测覆盖率
社区结构
DBSCAN算法
核密度估计方法
噪声水平估计
频率
协方差矩阵
系统为您推荐了相关专利信息
地形分类方法
神经网络模型
IMU信息
音频特征
机器人
无人机识别方法
短时傅里叶变换
多分辨率
神经网络架构
离散小波变换
信号特征提取
识别算法
特征提取模块
辐射源特征提取
分类器
卷积神经网络融合
矩阵
多通道传感器数据
频率
卷积神经网络模型
车载故障检测
智能算法
故障诊断算法
融合贝叶斯推理
设备运行数据