公开(公告)号：CN116739996A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310585761.7

申请日：2023-05-23

Applicant: 燕山大学

Inventor： 郭保苏 ,  陈昊哲 ,  吴凤和 ,  孙迎兵 ,  张磊 ,  丁世琛

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V20/70 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的输电线路绝缘子故障诊断方法，其包括以下步骤，步骤1：采集并处理输电线路绝缘子的图像信息和工况信息；步骤2：根据绝缘子图像数据和绝缘子工况特征矩阵数据训练绝缘子故障诊断模型；步骤3：确定输电线路绝缘子故障诊断模型的训练效果，保存训练好的模型；步骤4：将绝缘子故障诊断模型应用到输电线路绝缘子在线故障诊断。本发明提供的基于深度学习的输电线路绝缘子故障诊断方法能够准确分类不同的故障类型，大幅提升输电线路绝缘子故障诊断速度，通过集成数据预处理过程和端到端深度学习网络，实现了输电线路绝缘子的端到端故障诊断，简化故障诊断流程，并获得更高的故障诊断准确率。