基于迁移学习与SDP-Desnet的电缆绝缘故障诊断模型

本发明公开了基于迁移学习与SDP‑Desnet的电缆绝缘故障诊断模型(TL‑SDP‑Desnet)。首先，对电力电缆PD建模，生成电力电缆PD模拟信号；然后利用SDP将PD时域信号转换为极性形式的视觉特征图像，以可视化存在不同绝缘缺陷时信号的频率和振幅的变化；最后，利用Desnet模型和迁移学习模型对这些SDP特征图像进行训练和测试，以识别XLPE电力电缆的绝缘故障类型。本发明的方法能够快速有效地识别电力电缆缺陷类型。