摘要
本发明提供了一种基于多维网络的电动汽车电弧故障检测方法、装置,该方法包括获取电弧故障电流数据,利用GADF算法将其转换为二维图像数据集;进一步开发了多尺度层次化信息整合模块对电流图像数据进行初步特征提取。同时,设计了并行交互网络模块,并与多尺度层次化信息整合模块结合,以形成综合的神经网络检测算法;该模块包含局部电弧及全局电弧特征提取分支和专门提取水平与垂直方向特征的分支网络,以实现多维度特征提取。最终,通过基于多维网络的电动汽车电弧故障神经网络检测算法能够输出精确的故障诊断结果。本方法旨在解决现有技术中电动汽车电弧故障特征提取不足、忽略多尺度特征和不同像素点间相关性导致分类错误率较高的问题。
技术关键词
电弧故障检测方法
电流
交互网络
特征提取模块
分支
采集设备
电弧故障检测装置
特征提取单元
多维度特征提取
中间层
序列
故障特征提取
二维图像数据
多尺度特征
算法