摘要
本发明公开了一种电缆故障诊断方法、系统、设备及介质,包括:获取电缆的相电流信号;将所述电缆的相电流信号输入到训练后的电缆故障特征提取模型中,以判断电缆的故障类型,其中,所述电缆故障特征提取模型基于一维卷积神经网络及双向长短时记忆网络构建而成,该方法、系统、设备及介质能够提高预测的稳定性,且预测精度较高。
技术关键词
故障特征提取
一维卷积神经网络
电缆故障诊断系统
10kV配电网
粒子群优化算法
样本
仿真模型
信号
可读存储介质
分类器
处理器
诊断模块
计算机设备
输入端
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
时序预测方法
预测能耗数据
干燥工艺
变压器
归一化模块
长短期记忆模型
任务调度方法
数据存储架构
粒子群优化算法
数据迁移
覆盖路径规划方法
多无人机协同
多边形
匈牙利算法
粒子群优化算法
托辊故障
带式输送机
故障检测模型
分布式光纤传感技术
特征提取网络
变分模态分解算法
故障检测方法
应力
故障检测系统
IGBT器件