【摘 要】
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针对传统方法判别电缆局部放电类型非常耗时，且准确率较低等问题，提出了一种基于MobileNet的电缆局部放电模式识别方法。对电缆高频局部放电带电检测仪器采集到的各类PRPD图谱进行预处理与数据增强，形成图谱库；将预先训练好的MobileNetV1模型中的权值迁移到局部放电的新任务中，对模型进行网络结构和权值的微调；对迁移后的新模型进行训练，将训练得到的识别率最高的模型作为测试模型，并对测试集中的P
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针对传统方法判别电缆局部放电类型非常耗时，且准确率较低等问题，提出了一种基于MobileNet的电缆局部放电模式识别方法。对电缆高频局部放电带电检测仪器采集到的各类PRPD图谱进行预处理与数据增强，形成图谱库；将预先训练好的MobileNetV1模型中的权值迁移到局部放电的新任务中，对模型进行网络结构和权值的微调；对迁移后的新模型进行训练，将训练得到的识别率最高的模型作为测试模型，并对测试集中的PRPD图谱进行测试。实验结果表明，该算法的识别准确率可达96.4%，并有效提升了训练的收敛速率。将该算法应用于基于安卓设备的智能局部放电巡检仪，在实际场景下，能够实现局部放电缺陷类型的快速识别，且识别准确率达到95%以上。
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