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基于DNN-SVM的无线专网设备故障识别与定位系统研究
1
作者
蒋跃宇
夏凌
+2 位作者
蒋冰越
韩伟
王康
《测试技术学报》
2024年第4期435-440,共6页
针对电力无线专网系统中故障识别与定位问题,提出了一种基于DNN-SVM的解决方案。电力无线专网系统在面临故障时往往难以及时、准确地进行故障识别和定位,给运维和维修工作带来了困难。本文通过专用设备对电力无线专网系统的实时数据进...
针对电力无线专网系统中故障识别与定位问题,提出了一种基于DNN-SVM的解决方案。电力无线专网系统在面临故障时往往难以及时、准确地进行故障识别和定位,给运维和维修工作带来了困难。本文通过专用设备对电力无线专网系统的实时数据进行采集,包括信号强度、信号质量、 CPE运行状态等信息,构建一个DNN-SVM算法,以同时实现无线专网故障识别与故障定位,通过DNN判别故障状态,多层二分类SVM判别故障类型。通过在实际电力无线专网数据集上进行实验和验证,对于单组数据的判别时间在毫秒级,而综合平均准确率为80%。
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关键词
无线专网
深度学习
支持向量机
故障检测
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题名
基于DNN-SVM的无线专网设备故障识别与定位系统研究
1
作者
蒋跃宇
夏凌
蒋冰越
韩伟
王康
机构
国网常州供电公司
出处
《测试技术学报》
2024年第4期435-440,共6页
基金
国网江苏省电力有限公司孵化项目(JF2022026)。
文摘
针对电力无线专网系统中故障识别与定位问题,提出了一种基于DNN-SVM的解决方案。电力无线专网系统在面临故障时往往难以及时、准确地进行故障识别和定位,给运维和维修工作带来了困难。本文通过专用设备对电力无线专网系统的实时数据进行采集,包括信号强度、信号质量、 CPE运行状态等信息,构建一个DNN-SVM算法,以同时实现无线专网故障识别与故障定位,通过DNN判别故障状态,多层二分类SVM判别故障类型。通过在实际电力无线专网数据集上进行实验和验证,对于单组数据的判别时间在毫秒级,而综合平均准确率为80%。
关键词
无线专网
深度学习
支持向量机
故障检测
Keywords
wireless private network
deep learning
SVM
fault detection
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DNN-SVM的无线专网设备故障识别与定位系统研究
蒋跃宇
夏凌
蒋冰越
韩伟
王康
《测试技术学报》
2024
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