摘要
本发明公开了一种断路器故障检测方法及系统,涉及断路器故障检测技术领域,包括对断路器进行数据采集,进行第一增强处理;对数据进行编码,进行第一特征优化;优化特征属性,识别故障模式。本发明提供的断路器故障检测方法通过模仿人耳对声音信号的处理过程,进而提取电力设备声音信号听觉特征的方法,同时,考虑到单一特征反映信号信息能力有限,将听觉特征与时频特征相结合可更全面地反映信号信息。全部采用智能自动化流程。这种智能自动化的故障检测方法可有效降低人工成本和时间,极大提升了运维效率,同时提高了故障响应的速度和维护的准确性。本发明在运维效率、成本以及全面性方面都取得更加良好的效果。
技术关键词
识别故障
断路器故障检测
特征提取模块
数据采集模块
核主成分分析
非线性结构
故障检测方法
神经网络结构
分析模块
编码
信号
神经网络模型
听觉
模式
处理器
计算机设备
电力设备
系统为您推荐了相关专利信息
融合特征
跨尺度特征融合
分层特征
归一化模块
局部细节特征
港口起重设备
健康监测系统
控制误差
设备运行参数
无人机巡检
糖化血红蛋白值
模型构建装置
校正方法
寿命
糖化血红蛋白检测技术