一种基于深度学习的电缆运行状态监测方法及系统

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一种基于深度学习的电缆运行状态监测方法及系统
申请号:CN202510228343
申请日期:2025-02-28
公开号:CN119740012B
公开日期:2025-06-17
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的电缆运行状态监测方法及系统,包括如下步骤:采集传感设备内实时获取的电缆状态数据;监测并基于预设的电缆状态数据运行范围进行电缆运行状态的初步评分和反馈;基于特征筛选策略对基于HOG进行特征提取的电缆状态数据进行深度提取获取电缆状态特征数据;基于改进遗传算法优化的BP神经网络搭建电缆运行状态监测模型对获取的电缆状态特征数据进行深度监测反馈。本发明基于电缆运行状态监测模型进行电缆运行状态的监测,根据当前算法进行自适应调整,提升BP神经网络的监测效果;还通过多种告警方式进行深度监测结果的反馈,能够保证电缆运行状态被最大限度的接收和监测,并能够对电缆异常状态进行迅速处理。
技术关键词
电缆运行状态 监测方法 遗传算法优化 小波阈值 染色体 状态监测模块 基因 传感设备 BP神经网络 平均类间距离 告警方式 数据采集模块 滤波单元 HOG特征 模式 特征提取模块 策略
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