基于CNN的功率测量仪表短路故障自动诊断方法

本申请提供一种基于CNN的功率测量仪表短路故障自动诊断方法，涉及故障诊断技术领域，方法包括预设采集周期和时长，实时采集功率测量仪表运行数据并预处理，基于信息熵确定最佳分解层数，动态选择最优小波基函数，对预处理数据进行小波包分解，计算比较各子代系数能量、方差，选取含故障特征的子代系数构建特征向量，将特征向量分割为子特征向量并转换为二维矩阵，归一化处理后分为训练集和测试集，结合CNN和LSTM构建自动诊断模型，引入注意力机制，用麻雀搜索算法和Adam优化算法优化模型参数，通过测试集评估模型性能，分析诊断结果，实现对功率测量仪表故障的准确诊断。本申请能提高功率测量仪表故障诊断的准确性和实时性。