典型文献
基于2D-1D深度残差网络的变压器局部放电模式识别
文献摘要：
结合局部放电信号的时频特性,提出一种基于注意力机制2D-1D深度残差网络的时频谱特征提取方法.对单个周期放电信号进行Gabor变换得到二维时频谱;通过二维频率密集型滤波提取频率特征,对得到的时间序列进行一维时间卷积以提取时间分布信息,同时融合通道注意力机制增加模型泛化性和鲁棒性.搭建变压器缺陷模型,并采集不同缺陷放电数据.通过实验,将所提出的方法与人工特征方法、经典卷积模型进行对比,结果表明,所提出的方法能够获得更高识别精度.
文献关键词：
电力变压器;局部放电;故障诊断;模式识别;卷积神经网络;注意力机制;时频谱
中图分类号：
作者姓名：
贾颜滔;朱永利;庄崟萃
作者机构：
华北电力大学 控制与计算机工程学院,河北 保定 071003
文献出处：
引用格式：
[1]贾颜滔;朱永利;庄崟萃-.基于2D-1D深度残差网络的变压器局部放电模式识别)[J].电力科学与工程,2022(10):20-28
A类：
B类：
2D,1D,深度残差网络,放电模式,模式识别,局部放电信号,时频特性,时频谱,频谱特征,Gabor,密集型,频率特征,时间卷积,提取时间,时间分布,分布信息,合通,通道注意力机制,模型泛化性,缺陷模型,识别精度,电力变压器
AB值：
0.31439
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