[發(fā)明專利]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的封閉式氣體絕緣組合電器的缺陷檢測(cè)方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911188693.0
• 申請(qǐng)日: 2019-11-28
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110907769A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-03-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 唐峰;張欣;向真;張嘉樂(lè);鄒洪民
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳供電局有限公司
• 主分類號(hào): G01R31/12
• 分類號(hào): G01R31/12
• 代理公司: 廣州華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司 44224
• 代理人: 汪潔麗

1.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的封閉式氣體絕緣組合電器的缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，包括：

采集待測(cè)超聲信號(hào)，并判斷所述待測(cè)超聲信號(hào)是否為局部放電信號(hào)；

如果所述待測(cè)超聲信號(hào)為局部放電信號(hào)，則將所述待測(cè)超聲信號(hào)帶入放電類型檢測(cè)模型，以得到與所述待測(cè)超聲信號(hào)對(duì)應(yīng)的封閉式氣體絕緣組合電器的缺陷類型。

2.如權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的封閉式氣體絕緣組合電器的缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，采集待測(cè)超聲信號(hào)，并判斷所述待測(cè)超聲信號(hào)是否為局部放電信號(hào)包括：

獲取所述待測(cè)超聲信號(hào)的待測(cè)幅值；

獲取幅值圖，所述幅值圖包含局部放電區(qū)(201)；

將所述待測(cè)幅值序列帶入所述幅值圖中，如果所述待測(cè)幅值位于所述局部放電區(qū)(201)，則所述待測(cè)超聲信號(hào)為局部放電信號(hào)。

3.如權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的封閉式氣體絕緣組合電器的缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，獲取超聲信號(hào)訓(xùn)練樣本，通過(guò)所述超聲信號(hào)訓(xùn)練樣本對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行樣本訓(xùn)練，得到所述放電類型檢測(cè)模型之后，還包括：

獲取超聲信號(hào)訓(xùn)練樣本，通過(guò)所述超聲信號(hào)訓(xùn)練樣本對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行樣本訓(xùn)練，得到所述放電類型檢測(cè)模型。

4.如權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的封閉式氣體絕緣組合電器的缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，獲取超聲信號(hào)訓(xùn)練樣本，通過(guò)所述超聲信號(hào)訓(xùn)練樣本對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行樣本訓(xùn)練，得到所述放電類型檢測(cè)模型包括：

所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含輸入層、競(jìng)爭(zhēng)層和輸出層，分別設(shè)定所述輸入層、所述競(jìng)爭(zhēng)層和所述輸出層的神經(jīng)元的個(gè)數(shù)，設(shè)定所述輸入層與所述競(jìng)爭(zhēng)層的第一連接權(quán)向量矩陣，設(shè)定所述競(jìng)爭(zhēng)層和所述輸出層的第二連接權(quán)向量矩陣，設(shè)定所述超聲信號(hào)訓(xùn)練樣本的期望輸出模式；

獲取所述超聲信號(hào)訓(xùn)練樣本，提取所述超聲信號(hào)訓(xùn)練樣本的多個(gè)特征值，根據(jù)所述多個(gè)特征值建立特征矩陣，對(duì)所述特征矩陣進(jìn)行歸一化處理；

根據(jù)歸一化處理后的所述特征矩陣和所述第一連接權(quán)向量矩陣，得到所述競(jìng)爭(zhēng)層中每個(gè)神經(jīng)元的加權(quán)輸出值；

根據(jù)所述競(jìng)爭(zhēng)層中各個(gè)神經(jīng)元的加權(quán)輸出值和所述第二連接權(quán)向量矩陣，得到所述輸出層的每個(gè)神經(jīng)元的加權(quán)輸出值，并將其作為所述神經(jīng)元的實(shí)際輸出值。

5.如權(quán)利要求4所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的封閉式氣體絕緣組合電器的缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，還包括：

所述超聲信號(hào)訓(xùn)練樣本為多個(gè)，且多個(gè)所述超聲信號(hào)訓(xùn)練樣本屬于同一類缺陷，分別執(zhí)行上述步驟。

6.如權(quán)利要求5所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的封閉式氣體絕緣組合電器的缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，還包括：

獲取多個(gè)缺陷類型的多個(gè)所述超聲信號(hào)訓(xùn)練樣本，且每個(gè)缺陷類型對(duì)應(yīng)多個(gè)所述超聲信號(hào)訓(xùn)練樣本，分別執(zhí)行上述步驟。

7.如權(quán)利要求6所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的封閉式氣體絕緣組合電器的缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，執(zhí)行上述步驟直至訓(xùn)練遍數(shù)達(dá)到指定次數(shù)。

8.如權(quán)利要求6所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的封閉式氣體絕緣組合電器的缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，在根據(jù)所述競(jìng)爭(zhēng)層中各個(gè)神經(jīng)元的加權(quán)輸出值和所述第二連接權(quán)向量矩陣，得到所述輸出層的每個(gè)神經(jīng)元的加權(quán)輸出值，并將其作為所述神經(jīng)元的實(shí)際輸出值之后，還包括：

修正所述第一連接權(quán)向量矩陣；

修正所述第二連接權(quán)向量矩陣。

9.如權(quán)利要求8所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的封閉式氣體絕緣組合電器的缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，修正所述第一連接權(quán)向量矩陣包括：

求解與所述特征矩陣距離最近的第一連接權(quán)向量，得到待修正的所述第一連接權(quán)向量；

對(duì)待修正的所述第一連接權(quán)向量進(jìn)行修正，并得到修正后的所述第一連接權(quán)向量矩陣。

10.如權(quán)利要求9所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的封閉式氣體絕緣組合電器的缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，對(duì)待修正的所述第一連接權(quán)向量進(jìn)行修正，并得到修正后的所述第一連接權(quán)向量矩陣之后，所述缺陷檢測(cè)方法還包括

對(duì)修正后的所述第一連接權(quán)向量矩陣進(jìn)行歸一化處理。

11.如權(quán)利要求8所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的封閉式氣體絕緣組合電器的缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，修正所述第二連接權(quán)向量矩陣包括：

求解與所述競(jìng)爭(zhēng)層加權(quán)輸出最大的神經(jīng)元對(duì)應(yīng)的第二連接權(quán)向量，得到待修正的所述第二連接權(quán)向量；

對(duì)待修正的所述第二連接權(quán)向量進(jìn)行修正，并得到修正后的所述第二連接權(quán)向量矩陣。