基于改进卷积神经网络的环氧树脂缺陷识别方法及系统

本发明涉及电力设备局部放电检测技术领域，尤其涉及基于改进卷积神经网络的环氧树脂缺陷识别方法及系统。对环氧树脂缺陷试样做局部放电试验，采集局部放电信号，对局部放电信号做一级变换得到局部放电信号三维时频特征图，采用第一算法对时频特征图进行识别，实现环氧树脂缺陷类型的识别。本发明在CNN中插入注意力机制结构块，有效的提高算法对时频图中高频斑块及不同放电故障类型独有的时频谱特征的关注度，使得模型可以更加关注于图像中的关键特征，提高模型对新数据的泛化能力，进而提高模型对环氧树脂缺陷类型识别的准确度。