终端故障

作品数：98被引量：161H指数：6
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基于多尺度卷积神经网络的动车组电缆终端故障诊断研究被引量：1
《电工技术》2021年第13期29-32,共4页焦京海 曹伟东 
为对动车组电缆典型故障进行高效、准确评估,提出了一种基于多尺度卷积神经网络的诊断方法。首先人工制作含四种典型缺陷的动车组电缆试样,对其进行局部放电测试,并将采集的局部放电信号去噪;然后将去噪后的局部放电信号导入多尺度卷积...
关键词：动车组电缆 卷积神经网络 局部放电 故障诊断 
基于图像特征挖掘和深度森林的配网电缆终端故障诊断方法被引量：2
《电工技术》2021年第9期155-157,162,共4页黎珞 曹伟东 余洋 
为及时、准确诊断出配网电缆终端早期、潜伏性故障,提出了一种基于图像特征挖掘和深度森林的配网电缆终端诊断方法,采用深度自编码器对局部放电图像进行深度特征挖掘,结合深度森林网络对典型终端故障进行诊断。通过现场实测数据验证,该...
关键词：配网电缆 图像特征 深度森林 故障诊断 
适用于电表终端故障识别训练的图像训练方法
《电工技术》2020年第12期56-59,共4页丁超 张秋雁 王蓝苓 欧家祥 王铎润 
针对当前深度学习算法在电表故障识别训练领域中存在的不足,文章提出了一种改进的电表故障识别训练方法。对传统算法的识别训练过程进行了优化,重点关注缺陷样本的训练和图像采集质量的优化,并采用透视变换等技术手段丰富样本库、调整...
关键词：电表终端 深度学习 样本不平衡 故障识别训练 图像训练 
基于改进深度学习的电表终端故障图像识别方法被引量：5
《电工技术》2020年第10期36-39,共4页丁超 张秋雁 胡厚鹏 张俊玮 欧家祥 
针对常规运维模式越来越难以满足电表终端高效可靠运营需求的问题,文章提出了一种基于改进深度学习的电表终端故障图像识别方法。在分析现有基于深度学习电表故障识别方法的不足的基础上,介绍了改进深度学习识别方法的思路。进一步设计...
关键词：电表终端 深度学习 人工智能 图像识别 故障识别 
电能量采控终端故障及防范措施研究
《电工技术》2016年第6期55-56,共2页姚鑫 
介绍一起电能量采控终端压敏电阻故障,根据故障终端拆回解体操作及变压器励磁涌流仿真分析,得出造成该终端故障的主要原因,并提出相应防范措施,以保证电能量采控终端安全稳定运行。
关键词：电能量 采控终端 涌流 压敏电阻 
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