一种基于多注意力脉冲神经网络的接地网智能故障诊断方法

本发明公开了一种基于多注意力脉冲神经网络的接地网智能故障诊断方法，涉及接地网智能故障诊断技术领域，该方法包括：利用电阻抗成像技术构建接地网不同故障等级、不同故障数量和不同故障位置的数据集；对原始接地网数据集进行图像增强，得到强对比度的接地网数据集；在Spikingjelly框架下构建多注意力脉冲神经网络模型MA‑SNN；在强对比度的接地网数据集上训练MA‑SNN模型；利用训练后的MA‑SNN模型对接地网进行智能故障诊断，得出当前接地网故障程度。本发明可在电阻抗成像技术完成接地网腐蚀位置可视化的基础上，实现能耗低、速度快且较为准确的接地网智能故障诊断，使接地网故障诊断中任务量大、不智能、不便捷等问题得以解决。