一种基于自适应滤波的Elman神经网络架空地线检测方法

本发明公开了一种基于自适应滤波的Elman神经网络架空地线检测方法，属于架空地线检测技术领域，包括利用传感器阵列收集架空地线表面的剩磁信息；基于小波变换的自适应滤波算法，对被测原始信号进行去噪；采用三次样条插值方法对滤波后的漏磁数据进行周向插值，将滤波后的漏磁数据转换为灰度图像进行处理；采用Elman神经网络对缺陷进行识别，提取缺陷图像的纹理特征作为神经网络的输入，设置反向传播训练算法函数为trainbfg提高网络收敛性。本发明采用上述的一种基于自适应滤波的Elman神经网络架空地线检测方法，解决了现有的架空地线缺陷检测方法存在的问题，可有效抑制原始信号中的噪声信号和提高缺陷识别成功率，提高架空地线运行的安全性。