摘要
本发明提供了一种基于降噪编码器的手动开关运行状态监测方法,包括步骤:采集手动开关的振动信号用于特征提取样本数据;通过多特征融合网络输出融合特征;将融合特征输入改进多时间尺度模型,输出多时间尺度故障特征,通过降噪编码器进行降噪处理,并获得特征信息;进而基于特征信息输出手动开关的运行状态监测结果。本发明方法高效、简单,通过多维特征提取及改进算法处理,从而有效解决传统监测技术在噪声抑制、特征提取和实时性方面的不足,并为开关柜智能运维提供技术支持,显著降低人工巡检成本,提升电力系统运行可靠性。
技术关键词
开关运行状态
多时间尺度模型
监测方法
编码器
软阈值函数
故障特征
输出特征
特征融合网络
融合特征
电力系统运行可靠性
注意力
解码器
模块
样本
分支
多层感知机
开关柜智能
混合损失函数
时域特征提取
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节点
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卷积模型
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长短期记忆网络
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注意力