一种基于轻量化YOLO11的有载分接开关故障诊断方法

一种基于轻量化YOLO11的有载分接开关故障诊断方法，用于解决传统有载分接开关机械故障诊断效率低的问题。包括以下步骤：通过连续小波变换CWT将电机启动阶段和切换开关动作阶段的振动信号转换为高分辨率的时频图像，以全面反映信号的时间和频率特性；采用StarNet替代YOLO模型主干网络，通过星型运算在保持网络紧凑性的同时增强特征提取能力；设计高效联合卷积检测头EJCD，通过分组归一化和卷积参数共享实现模型轻量化和多尺度目标检测。本发明通过结合连续小波变换的时频图像表征能力与深度学习的高效目标检测框架，不仅克服了传统方法在非平稳信号处理中的局限性，还显著提升了诊断效率和模型性能。