摘要
本发明涉及电磁干扰信号处理技术领域,提供一种牵引变电站局部放电带电检测电磁干扰信号的分级方法和系统,用以解决现有技术难以对多种类型电磁干扰信号的精准分类、难以适应不同工况下的变化、自适应调整能力差、适应性不足的问题。本发明包括:构建动态图模型处理电磁干扰信号数据流,生成融合数据;对数据实时异常检测,结合强化学习和深度信念网络,进行自适应情境感知分类;提取电磁干扰信号的时空频谱特征,构建交互式专家系统,生成目标参数配置,得到初步分级结果;调整各算法参数,生成最终分级结果。本发明提供的技术方案提供了一种高效、智能的电磁干扰信号处理方法,保证分级结果的准确性和可靠性,提高电磁环境管理的效率和效果。
技术关键词
电磁干扰信号
局部放电带电检测
深度信念网络
牵引变电站
强化学习算法
频谱特征
专家系统分析
分类策略
参数
蒙特卡洛方法
遗传算法
依赖关系分析
强化学习环境
孤立森林算法
存储组件
偏差
信号处理方法
数据
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监测管理方法
存储单元
数字孪生模型
动态
RFID标签技术
智能膝关节
多参数传感模块
康复系统
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深度强化学习算法
状态转换概率
资源分配策略
客户端设备
变量
空天地一体化网络
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资源分配方法
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