【摘 要】
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开发一种准确、高效的故障检测方法对杆塔的维护有着重要意义。本文结合电磁感应理论和深度学习方法,利用深度学习模型实现了杆塔接地网的故障定位与腐蚀程度诊断,同时针对实际场景,应用领域自适应方法对模型进行特征迁移,使之能应用于常规故障的诊断。具体内容如下:（1）分析电磁感应方法在接地网故障诊断问题中的有效性,并对杆塔接地网故障诊断问题建立电磁学模型,同时讨论了电流激励方式、电流激励频率和土壤分层结构对地
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开发一种准确、高效的故障检测方法对杆塔的维护有着重要意义。本文结合电磁感应理论和深度学习方法,利用深度学习模型实现了杆塔接地网的故障定位与腐蚀程度诊断,同时针对实际场景,应用领域自适应方法对模型进行特征迁移,使之能应用于常规故障的诊断。具体内容如下:（1）分析电磁感应方法在接地网故障诊断问题中的有效性,并对杆塔接地网故障诊断问题建立电磁学模型,同时讨论了电流激励方式、电流激励频率和土壤分层结构对地表磁感应强度分布的影响;设计了杆塔接地网故障诊断实验,通过仿真和实验获取数据对比分析不同故障条件下的磁感应强度分布情况,得出了杆塔接地网故障定位和腐蚀程度诊断的一般规律。（2）针对人工通过磁感应强度进行接地网故障分类的问题,提出将深度学习方法应用于杆塔接地网进行故障诊断的方法;通过仿真和模型试验获取磁场感应强度数据并制作了数据集;设计了用于故障诊断的基于1D-CNN网络模型的结构和训练流程,通过训练确定了网络参数;通过实验和与其他深度学习方法对比,验证了所提出诊断模型的有效性。（3）分析了应用深度接地网故障诊断模型的诊断流程及存在问题,提出通过特征迁移改善模型诊断性能的思路;分别通过微调（fine-tune）和域对抗自适应（DANN）方法对诊断模型进行了改进,提升了模型的迁移性能,通过模拟诊断任务验证了迁移模型在故障诊断问题上的性能改善。
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