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基于1D-CNN-LSTM混合神经网络模型的双桥并联励磁功率单元故障诊断
被引量:
13
1
作者
杨彦杰
董哲
+2 位作者
姚芳
时光希
孙若愚
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期2025-2032,共8页
针对双桥并联励磁功率单元的晶闸管开路故障,提出一种基于一维卷积神经网络(1D-convolutional neural networks,1D-CNN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)混合模型的故障诊断方法。将1号整流桥共阴极侧、共阳极侧电流和AB...
针对双桥并联励磁功率单元的晶闸管开路故障,提出一种基于一维卷积神经网络(1D-convolutional neural networks,1D-CNN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)混合模型的故障诊断方法。将1号整流桥共阴极侧、共阳极侧电流和AB相线电压构造时序特征向量作为输入,利用1D-CNN提取并重构样本空间特征;考虑到输入量本身是时间序列数据,采用LSTM网络进一步提取特征。根据特征向量与故障类别对应关系实现故障诊断。仿真结果表明,该模型能够有效地实现双桥并联励磁功率单元故障诊断,具有良好的抗噪能力。
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关键词
故障诊断
励磁功率单元
长短期记忆网络
一维卷积神经网络
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职称材料
题名
基于1D-CNN-LSTM混合神经网络模型的双桥并联励磁功率单元故障诊断
被引量:
13
1
作者
杨彦杰
董哲
姚芳
时光希
孙若愚
机构
省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学)
河北省电磁场与电器可靠性重点实验室(河北工业大学)
国网潍坊供电公司
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期2025-2032,共8页
基金
河北省自然科学基金资助项目(E2019202481,E2017202284)。
文摘
针对双桥并联励磁功率单元的晶闸管开路故障,提出一种基于一维卷积神经网络(1D-convolutional neural networks,1D-CNN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)混合模型的故障诊断方法。将1号整流桥共阴极侧、共阳极侧电流和AB相线电压构造时序特征向量作为输入,利用1D-CNN提取并重构样本空间特征;考虑到输入量本身是时间序列数据,采用LSTM网络进一步提取特征。根据特征向量与故障类别对应关系实现故障诊断。仿真结果表明,该模型能够有效地实现双桥并联励磁功率单元故障诊断,具有良好的抗噪能力。
关键词
故障诊断
励磁功率单元
长短期记忆网络
一维卷积神经网络
Keywords
fault diagnosis
excitation power unit
long short-term memory networks
one dimensional convolutional neural network
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于1D-CNN-LSTM混合神经网络模型的双桥并联励磁功率单元故障诊断
杨彦杰
董哲
姚芳
时光希
孙若愚
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2021
13
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