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摘 要:本发明公开的基于DBN‑GA神经网络的高压断路器故障检测方法,具体按照如下过程:将在线监测系统监测的电流数据,作为输入变量;然后,利用基于深度信念神经网络的深度学习算法构建故障类型预测模型,确定限制玻尔兹曼机模型,记为RBM,将一部分电流数据样本提取到构建该模型并进行训练;经过对受限玻尔兹曼机的训练后,对整个深度信念神经网络模型进行训练学习;最后将所有的数据输入到训练好的故障类型预测模型中,由故障类型预测模型对输入的分合闸线圈电流数据进行处理,完成对高压断路器故障检测。本发明公开的方法在弥补人工神经网络检测的不足的同时,能更加准确有效地判断断路器的故障类型,进而能够有效率的检修。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810954033.8 | 专利名称: | 基于DBN-GA神经网络的高压断路器故障检测方法 |
申请日: | 2018-08-21 | 申请/专利权人 | 西安工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市金花南路19号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01R31/327搜分类 电力搜索 |
公开/公告日: | 2021-02-12 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109270442B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |