【摘 要】
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针对现有的直流交联聚乙烯(XLPE)电缆局部放电模式识别对强随机性信号的特征提取缺乏一定自适应能力的问题,该文提出基于卷积神经网络(CNN)的模式识别算法,采用卷积神经网络
【机 构】
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上海交通大学电气工程系,国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2016YFB0900705)
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针对现有的直流交联聚乙烯(XLPE)电缆局部放电模式识别对强随机性信号的特征提取缺乏一定自适应能力的问题,该文提出基于卷积神经网络(CNN)的模式识别算法,采用卷积神经网络框架CAFFE进行网络训练和识别检测。首先采集四种典型绝缘缺陷电缆的局部放电信号作为样本,再利用自适应的卷积核进行特征提取,池化层进行特征映射,非线性多分类器进行回归分类,最终得到训练完成的CAFFE网络。通过设置不同求解器参数、网络结构和训练样本数量对缺陷识别结果进行对比分析,发现利用改进的Alexnet网络,采用衰减学习率方式的模式
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