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公开(公告)号：CN117031274A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311029678.8
申请日：2023-08-16
Applicant: 河北工业大学
IPC: G01R31/34
Abstract: 本发明为一种基于深度学习的双桥励磁功率柜状态在线监测方法及系统，首先采集不同工况下的励磁数据，提取励磁数据的时域和频域特征，构建数据集；励磁数据包括共阴极电流、共阳极电流以及励磁变压器二次侧电压；然后，构建状态监测模型；输入的特征向量的时域特征和频域特征分别经过时域特征提取分支和频域特征提取分支，提取时域特征向量和频域特征向量；时域特征向量和频域特征向量经过拼接后，输入到双向门控循环网络中进行特征提取，提取的特征经过两个全连接层，得到预测结果；最后，利用数据集对状态监测模型进行训练和测试，将训练得到的状态监测模型移植到监测系统中用于状态监测。励磁数据能够快速传输至上位机，经过分析处理后上位机将故障信息快速传输至远端主机，时延小。
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