摘要
本发明提供了一种车载固体绝缘高压系统的监测保护策略方法,涉及高压设备智能监测和故障诊断技术领域,包括利用声纹采集装置对固体绝缘高压系统运行过程中产生的超声波声纹信号进行实时采集;经过盲源分离算法处理,得到固体绝缘高压系统局放声纹信号;构建固体绝缘高压系统的局放声纹信号数据库;利用门控循环神经网络为核心构建第一局放声纹诊断模型,得到优化后的第二局放声纹诊断模型;将训练完成的第二局放声纹诊断模型应用于固体绝缘高压系统的在线监测中,将提取后的信号特征与数据库中的局放信号特征进行比对,判断是否一致。本发明的有益效果为能高效精准地识别固体绝缘高压系统运行中的局部放电信号,提高系统运行的可靠性与安全性。
技术关键词
高压系统
声纹采集装置
门控循环神经网络
信号特征
时空注意力机制
绝缘
固体
策略
独立分量分析算法
混合矩阵
高灵敏度传感器
超声波
声纹特征
短时傅里叶变换
电信号
故障诊断技术
数据
核心
系统为您推荐了相关专利信息
多通道
信号处理算法
信号采集模块
数据获取子模块
信号特征
情感识别方法
注意力
脑电信号特征
多分支
空间特征提取
螺杆泵采油系统
电潜螺杆泵
有功功率
故障诊断方法
样本
浓度预测方法
地下水系统
物理
时空注意力机制
水文地质参数