摘要
本发明提供了变流器换相失败故障诊断方法,属于相控变流器领域,包括将变流器运行的输出电压转换为二维图像数据,将变流器运行的输出电压以及二维图像数据一起输入预先训练的双路卷积神经网络,预先训练的双路卷积神经网络包括一维数据处理通道和二维数据处理通道,变流器运行的输出电压进入一维数据处理通道,得到特征表示信号,二维图像数据进入二维数据处理通道,得到特征表示信号,特征表示信号和融合后得到融合特征表示信号,对融合特征表示信号处理后得到各类故障状态的预测概率,基于预测概率判断出故障类型;还提供了变流器换相失败故障诊断系统;两条卷积神经网络路径建立与捕捉变流器电压数据时序与空间信息,提高算法准确性。
技术关键词
换相失败故障诊断方法
双路卷积神经网络
二维图像数据
变流器
输出特征
融合特征
通道
故障诊断系统
电压
Softmax分类器
信号处理
训练集
加权特征
序列
故障诊断模块
桥臂短路
正弦编码
系统为您推荐了相关专利信息
快速诊断系统
肌肉电脉冲刺激
电信号
脑电数据分析
数据采集模块
故障诊断模型
多尺度
滚动轴承故障
图像编码方法
抑制干扰信息
车辆识别算法
监控摄像机
融合局部特征
融合特征
交叉注意力机制
水泵电机
能源系统
优化运行策略
有功功率
优化运行方法
供热系统设备
供热设备
故障诊断方法
热图像
卷积模块