摘要
本申请涉及故障在线检测报警领域,其具体地公开了一种低压配电箱的故障在线检测报警系统及方法,其首先获取由传感器采集的低压配电箱多个预定时间点的进线电压、由传感器采集的低压配电箱多个预定时间点的出线电压和由弧光传感器采集的低压配电箱弧光信号波形图,然后利用深度学习技术,对三者进行特征提取和关联分析,最后通过分类器得到分类结果,以判断低压配电箱是否存在电气故障,以实现对电气故障的精准诊断,从而降低维护成本,延长设备的使用寿命,进而提高设备的可靠性和安全性。
技术关键词
低压配电箱
故障在线检测
弧光传感器
报警系统
编码向量
特征提取单元
电压
波形特征提取
三维卷积神经网络
电气
多分辨率小波
核心
投影单元
报警方法
信号特征提取
编码器
深度学习技术
系统为您推荐了相关专利信息
潜射无人机
可靠性评估系统
深度循环神经网络
报警系统
萤火虫算法
封口
自动化控制系统
图像识别模块
纳米级
涂覆系统