基于STFT和CNN-Attention的配电终端采集模块故障诊断研究

赖奎; 戴雄杰; 潘松波; 苏博波

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基于STFT和CNN-Attention的配电终端采集模块故障诊断研究

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针对复杂工况运行环境下配电终端采集模块故障类型难以识别的问题,提出一种基于短时傅里叶变换(STFT)、卷积神经网络和注意力机制(CNN-Attention)的配电终端采集模块故障诊断方法。首先,分析配电终端采集模块不同故障类型会产生的对应故障数据,建立故障数据集。然后,基于STFT提取故障数据的故障时频特征以形成时频图,采用CNN-Attention模型对时频图进行故障诊断与匹配。算例分析表明,CNN-Attention的故障检测准确率为97.31%,相较于CNN和极限学习机(ELM)模型,故障诊断准确率分别提升了1.22%和4.4%。Attention机制能够有效解决CNN在特征提取时产生的冗余信息导致模型训练慢、难以收敛的问题。该研究实现了配电终端采集模块具体故障类型的准确识别,能为后续配电终端的运维提供参考。

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来源
《自动化仪表》 |2023年第9期|37-41|共6页
作者
赖奎; 戴雄杰; 潘松波; 苏博波;
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作者单位

广东电网有限责任公司江门供电局;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TH-17;
关键词
配电终端; 采集模块; 时频分析; 短时傅里叶变换; 卷积神经网络; 注意力机制; 故障诊断; 极限学习机;

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