基于改进卷积神经网络的电气绝缘子放电无损检测

谭兴华; 陈瑞斌; 丁卫东; 张国锋

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基于改进卷积神经网络的电气绝缘子放电无损检测

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为了提高电力设备的放电检测,该文根据绝缘子闪络试验得到放电特征数据库,设计了一种基于改进卷积神经网络(CNN)的电气绝缘子放电无损检测方法。改进CNN框架经多次非线性转换后增强卷积核提取特征的效果,降低了参数量,识别准确率获得明显提升。研究结果表明,正确率随训练次数的增加而升高,当训练率太大或太小时都会增加获得最高正确率的难度。在训练率为0.001时,可以使模型发生快速收敛,此时准确率达到98.3%。当训练率为0.001时,改进CNN比AlexNet算法达到最高准确率,获得了比BP算法更强收敛性能。该研究对准确定位电气绝缘子放电性能具有很好的实际指导意义。

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来源
《自动化与仪表》 |2023年第4期|88-91|共5页
作者
谭兴华; 陈瑞斌; 丁卫东; 张国锋;
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作者单位

河南四达检测技术有限公司;

河南四达电力设备股份有限公司;

西安交通大学电力设备与电气绝缘国家重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
无损检测; 卷积神经网络; 放电检测; 电气绝缘子; 准确率;

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