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一种基于深度信念网络的高压断路器故障诊断方法
- 专利权人:
- 西安工程大学
- 发明人:
- 黄新波,王宁
- 申请号：
- CN201810827990.4
- 公开号：
- CN109086817A
- 申请日:
- 2018.07.25
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 王珂瑜
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于深度信念网络的高压断路器故障诊断方法，具体步骤为，步骤1：选取实验所需的数据样本，将统一标准化后的样本数据按照特定比例分为测试样本和训练样本。步骤2：搭建并初始化DBN深度信念网络故障诊断模型。步骤3：将预训练集中的大量无标签样本或去标签样本从模型底部输入，采用逐层无监督贪婪学习对模型中RBM进行预训练；步骤4：采用遗传算法对整个模型进行微调，步骤5，将训练获得的高压断路器故障诊断模型对步骤1中的测试集样本进行故障分类，得出故障分类结果，并统计模型诊断准确率。本发明的一种基于深度信念网络的高压断路器故障诊断方法，能够对大数据量样本进行训练，来实现高压断路器故障诊断功能。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
