摘要
本发明提出了一种基于小波变换与Bi‑LSTM的弧光检测方法,属于弧光检测领域,通过小波包变换提取电流信号数据特征,将电流信号数据特征经过去噪处理后得到其对应的电流时频图,将电流信号数据增广并划分测试集和训练集,训练集用于训练Bi‑LSTM网络,将电流时频图送入训练成功后的Bi‑LSTM网络处理后,得到电流时频图的输出yT输入全连接层和Softmax层,从而实现对正常状态和故障电弧状态下的电流时频图的分类,本方法适应性强、效率高,能够有效分析电力系统运行过程中产生的弧光故障状态,降低生产过程中由于弧光故障带来的损失。
技术关键词
电流
弧光故障
状态计算方法
信号
分析电力系统
连续小波变换
网络模型训练
矩阵
双曲正切函数
因子
符号
数据
训练集
噪声
单元门
序列
超参数
频率
系统为您推荐了相关专利信息
缺陷漏磁信号
油气管道缺陷
有限元仿真软件
多模态
缺陷尺寸
线路漏电检测装置
保护板
电流检测模块
风力发电组件
霍尔电流传感器
轴承故障信号
参数化时频分析
轴承故障诊断方法
频率
故障特征
三端保险丝
充放电控制电路
辅助供电电路
CAN通讯电路
锂电池