文件名称:
堆叠自动编码器与S变换相结合的电缆早期故障识别方法
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上传时间: 2021-01-12
详细说明：将深度学习概念应用到电缆早期故障识别中，提出结合S变换与堆叠自动编码器(SAE)的电缆早期故障识别方法。通过对故障相电流进行S变换，将获得的S变换模时频矩阵分为低、中和高频段。求取对应频段的能量熵和奇异熵等特征量，并组成特征向量后，将时频域特征向量作为SAE网络的输入，经过预训练和参数微调，得到最优训练参数。利用构建好的网络从输入数据中挖掘有用信息，从大量扰动中识别电缆早期故障。仿真结果表明，与传统模式识别方法相比，所提方法的精度更高。
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