摘要
本发明涉及开关柜故障诊断技术领域,特别涉及一种开关柜绝缘劣化诊断方法。所述方法包括:获取开关柜的特征气体的特征数据;以BP神经网络模型诊断特征气体的特征数据。若BP神经网络模型诊断为具体劣化故障类别时,以该劣化故障类别作为诊断结果;若BP神经网络模型诊断为易误判劣化故障时,根据组成易误判劣化故障的组成,拍摄开关柜对应位置图像数据进行图像数据诊断,获取诊断结果。两种及上不同的绝缘少化故障由于放电量不同,可能出现特征气体成分和浓度相似的情况,本发明针对该情况,特别设计了独特的诊断结果标识,可显著提高诊断准确性。
技术关键词
劣化诊断方法
开关柜绝缘
拍摄图像数据
BP神经网络模型
故障类别
故障特征
接地零件
卷积神经网络模型
诊断特征
节点数
气体
故障诊断技术
气隙
绝缘子
聚类算法
系统为您推荐了相关专利信息
变压器套管
故障诊断方法
故障诊断模型
BP神经网络模型
样本
城市中心
商业
BP神经网络模型
回归预测模型
机器学习样本
参数预测方法
注浆
BP神经网络模型
数据
网络接口
红外辐射测温
冷却板
红外热像仪
热电偶温度采集器
图像
多模态特征
融合特征
序列
工业设备故障诊断
工业故障检测