基于CNN-LSTM-Attention神经网络的高压电缆局部放电预测方法研究

为了更迅速、准确地识别出高压电缆的局部放电故障,本文提出一种基于卷积长短期注意力(convolutional long short-term attention, CNN-LSTM-Attention)神经网络的高压电缆局部放电预测方法.首先,对高压电缆局部放电信号进行实时监测,并用小波分析将其离散,把长信号切分成多段信号且提取每段信号的统计特征量;其次,根据特征量构建神经网络分类模型,其由能够提取轮廓特征的卷积层、提取信号时序特征的长短期记忆层以及具有时序重要部分捕捉能力的注意力层构成;最后,通过实际数据进行仿真.结果表明：所提方法能准确识别较高采样率的异常放电信号,且相比传统神经网络,CNN-LSTM-Attention神经网络的故障识别准确率有明显提高,其马修斯相关系数(Matthews correlation coefficient, MCC)为0.871 03.     

基于多通道小波卷积神经网络的路面异常检测算法

为了保证路面质量和行人与驾驶员的安全,提出了一种利用传感器时序多变量信号数据进行路面异常检测的算法.针对行驶过程中需要结合多种传感器信号在不同尺度对路面特征进行分析的问题,提出结合小波卷积网络和多通道网络技术,实现路面异常检测.首先,在多级小波变换间加入卷积神经元网络,从多个尺度分析单个传感器信号的局部连续性;然后,构建多通道神经网络,将多个传感器信号分别作为不同通道的输入,计算多个信号相结合的特征向量;最后,使用多层感知机根据多通道小波网络的输出实现路面异常检测.实验结果表明,该检测算法相对于传统的时间序列分类方法,同时考虑了多尺度分析、信号局部连续性和多变量信号的结合,在分析多变量时序信号数据时,具有更低的误检率和漏检率,更高的F1值.     

多尺度时空信息融合驱动的图神经网络故障诊断方法

行星齿轮箱作为机械系统中常见的减速装置,由于长期在强噪声环境和变工况工作条件下运行,导致采集到的振动信号故障特征微弱、信号模式多变难以识别,针对行星齿轮箱故障诊断效果不佳,泛化能力差的问题,提出一种多尺度时空信息融合驱动的图神经网络故障诊断方法来提高故障诊断模型准确率和泛化能力。该方法首先构建多尺度卷积核对原始时序信号进行不同尺度特征提取,削弱强噪声信号对有效信息的掩盖作用并增强故障特征的表达能力;然后再构造通道注意力机制,根据通道特征重要程度,给不同尺度卷积核提取的特征自适应分配不同权重,对含有关键故障特征的信息片段进行特征强化;最后对卷积输出的多尺度特征,构造空域下的图数据并通过图卷积网络聚合多尺度特征,从而有效利用数据的时序多维信息和空域结构关联信息,实现多尺度下时空域故障信息的深度融合,提高诊断的准确精度和模型的泛化性能。通过利用具有行星齿轮箱结构的风电装备故障数据集对所提方法进行验证,并与其他深度学习方法（第一层宽卷积核深度卷积神经网（WDCNN）、长短时记忆网络（LSTM）、残差网络（ResNet）、多尺度卷积神经网络（MSCNN））进行比较,结果表明：本研究提出的方法在跨...     

基于多尺度全卷积与CRF的路面裂缝检测算法

针对已有路面裂缝检测算法对细小特征提取不够完善,并且未考虑到全局信息的问题,提出一种具有全局信息的多尺度全卷积神经网络路面裂缝检测算法。该算法融合了3个具有不同空洞卷积率的单尺度空洞卷积,构成多尺度空洞卷积,在不丢失分辨率的情况下扩展感知范围,减少参数计算量。利用反卷积层融合深层信息与浅层信息来扩充图像细节。最后将网络与一个条件随机场实现端到端的连接以计算损失值,优化处理结果。算法可有效避免特征丢失,实现多尺度裂缝感知,并对全局像素信息进行传递。模型在8 048张数据集上进行训练,在200张测试集上取得的交并比为80.3%,平均准确度为96.9%,查准率为69.7%,召回率为91.7%,实验结果表明多尺度全卷积与条件随机场算法优于经典全卷积算法。     

多通道CNN-BiLSTM的短时温度预测

温度数据具有明显的反向、时序相关性及多尺度特征，提升温度预测精度的关键在于能否有效提取温度数据的上述特征.为提取这些特征，该文提出一种多通道卷积双向长短期记忆网络(convolutional neural network-bidirection long short-term memory, CNN-BiLSTM)的短时温度预测模型.该模型首先利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)提取数据的反向特征、时序相关性特征；再利用多通道且不同尺寸、不同膨胀率的卷积神经网络(CNN)提取数据的多尺度特征，组成在学习多尺度特征后的数据，将其和原始数据作为BiLSTM层的多通道输入，输出的数据经过全连接层，形成最终的预测结果.实验结果表明：多通道CNN-BiLSTM的短时温度预测模型能有效地提取数据的时序相关性、反向及多尺度特征，可有效地提升温度预测精度，是一种行之有效的短时温度预测模型.     

高压电缆局部放电带电检测技术的应用研究

通过案例分析探讨了两种高压电缆局部放电带电检测技术的应用。针对传统带电检测技术仅仅只是反映短时间内电缆及附件状态的不足,首先在线路B上安装高压电缆局放重症监护系统,通过3 d不间断监测排除了一起中间接头的疑似放电缺陷,确认局放重症监护技术是运行电缆局放检测的重要补充手段。接着介绍了电缆终端局部放电在线监测系统,以及在国内使用就发现线路C的B相电缆终端存在疑似局部放电信号的案例,通过停电解剖,验证了局放信号存在的事实,从而确认终端局放监测技术发现电缆终端局放缺陷的有效性。     

拆分降尺度卷积神经网络入侵检测方法

针对卷积神经网络模型待训参数量过大、多层网络导致特征和梯度消失等问题,论文提出了一种基于拆分层和Inception-ResNet的卷积神经网络模型用于入侵检测。首先将网络流量数据转化为具有空间相关性的图像以适用于卷积神经网络的输入;然后使用Inception-ResNet卷积层增加网络深度,减少模型训练参数数量以及消除梯度消失问题,拆分层在降低图像尺度时基本保持图像原有分类特征;最后采用NSL-KDD数据集对改进模型进行训练和测试。测试结果表明,改进模型相对于Inception-ResNet模型具有更高的检测准确率和少数类样本召回率以及更好的训练时间性能。     

基于门限值小波包变换抑制局部放电白噪干扰

分析了局部放电在线监测系统中局部放电信号及白噪干扰小波变换特征，局部放电信号在大部分尺度上具有较大的幅度，而白噪声信号随尺度的增加而迅速趋于零，从而对信号在各个尺度上的小波系数设定一个门限，如果某尺度上的系数大于门限，则认为它对应于局部放电信号，否则对应于噪声信号。提出了用基于门限值的小波包变换方法从白噪中提取局部放电信号的方法。实测数据分析结果表明，经此法处理后信噪比明显提高，可用于在线监测局部放电信号中白噪干扰的抑制。     

用于稳态视觉诱发电位目标识别的多尺度特征融合卷积神经网络方法

针对传统稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑电信号目标识别方法分类精度低、提取特征不充分、方法复杂且耗时等问题,提出一种基于多尺度特征融合卷积神经网络的SSVEP信号分类识别方法(SSVEP-MF)。利用小波变换将多通道SSVEP信号整合转化为二维图像作为输入样本集;建立多尺度特征融合卷积神经网络模型(MFCNN),该模型利用三层二维卷积核实现图像样本不同尺度特征的充分提取,构建多尺度特征融合单元对不同层级特征进行融合,并通过全连接等操作完成模型的训练;将样本集输入到MFCNN模型中实现脑电信号特征自适应提取及端到端分类。所提SSVEP-MF方法能够充分提取信号各层级特征,实现短时间视觉刺激下SSVEP信号的有效识别,并具有较高的目标识别效率。实验结果表明,在1 s刺激时长时,相比传统功率谱密度分析方法、典型相关分析方法以及普通卷积结构方法,所提方法的识别准确率分别提升了18.57%、20.08%及7.03%,有效提高了基于稳态视觉诱发电位范式下脑机接口的信号识别性能。     

基于小波变换的波浪发电输电电缆绝缘监测

针对波浪发电孤岛供电系统中电力电缆在海洋环境下容易出现绝缘故障问题,为实现其绝缘状态的实时监测,采用基于局部放电信号的绝缘监测算法,建立电缆和局部放电信号的数学和仿真模型.通过小波变换和Sqtwolog阈值策略完成局部放电信号的去噪重构,最后提取其特征量对输电电缆绝缘状态进行在线监测.高压现场实验数据表明,3种不同电缆绝缘破坏程度的局部放电量分别为16.7,34.2和46.5 pC,放电量增长趋势与实验情况相符,从而验证了此绝缘监测算法的实用性和可行性.     

基于多尺度一维卷积神经网络的弯管冲蚀损伤智能检测方法

针对高压管汇损伤需要提高检测效率和准确率的问题,提出一种基于多尺度一维卷积神经网络(multi-scale one-dimensional convolutional neural network, MS-1DCNN)的弯管冲蚀损伤智能检测新方法,即用多尺度卷积层代替传统的单一尺度卷积层。在MS-1DCNN模型中,把通过模拟实验所得弯管冲蚀损伤原始时域信号作为多尺度一维卷积神经网络的输入,这样能解决传统方法依赖人工提取特征和专家知识的问题;然后,通过多尺度卷积层和池化层的交替连接对输入信号进行特征提取;最后,经由输出层输出弯管冲蚀损伤分类结果。模型试验结果表明：基于MS-1DCNN弯管冲蚀损伤检测方法可以有效检测出弯管冲蚀损伤,且平均检测准确率达到99.18%。研究可为高压管汇冲蚀损伤智能检测提供一种新思路。     

孪生压缩激励全卷积网络的目标跟踪方法

为提升目标跟踪的准确性并保证其实时性, 提出一种基于改进孪生全卷积网络的新方法——孪生压缩激励全卷积网络(siamese squeeze and excitation fully convolutional networks, Siam-SEFC). Siam-SEFC通过添加具有少量参数的压缩激励网络结构融合空间通道信息, 为跟踪对象添加空间信息, 并通过调整训练数据尺度进行尺度不定的数据增强, 提取多尺度特征, 有效提升目标跟踪的准确性. 为提升多尺度训练速度, 网络采用单一尺度预训练的权重进行初始化. 与MDNet,SENet,DAT三种算法相比, Siam-SEFC在保证目标跟踪准确性的同时具有实时性； 而与Siamese-FC相比, Siam-SEFC跟踪准确性提升了2.2%, 参数量仅增加1.01%, 且未损失实时性, 验证了改进方案的有效性.     

基于多尺度熵和支持向量机的局部放电模式识别

为了准确、可靠地有效识别电力变压器中绝缘劣化的严重程度和局部放电的位置,本文提出一种基于多尺度熵特征提取方法,采用支持向量机对放电类型进行模式识别。首先,利用多尺度熵对放电信号从定性和定量两个角度有效提取特征放电信号特征量;其次,将获得的特征信号输入支持向量机对放电类型进行模式识别。实验结果表明,该方法可以有效提取局部放电信号特征量。     

多尺度区域特征的细粒度分类算法研究

为了避免复杂背景对精细目标分类的影响,充分利用卷积神经网络提取的目标全局和局部信息进行细粒度任务的研究,提出了一种多尺度区域特征的细粒度目标检测与分类算法.该方法先使用FASTER-RCNN框架训练3个尺度区域的卷积模型进行多尺度目标区域定位,对定位的结果进行包围盒约束和海伦约束以优化提高定位的精确度,然后将提取多个尺度区域的特征进行组合,并用支持向量机训练细粒度分类器.在Caltech-UCSD鸟类数据集和Comp Cars车型数据集上进行实验测试.实验结果表明该算法在Caltech-UCSD鸟类数据集的分类正确率达到82. 8%,比没有使用多尺度区域特征的分类算法提高了7. 5%,比基于部件的分类方法提高了8. 9%;在Comp Cars车型数据集的分类正确率达到93. 5%,比没有使用多尺度区域特征的分类算法提高了8. 3%,比最优的Google Net精细目标分类算法提高了2. 3%,验证了该算法的有效性.     

融合注意力机制的刀具磨损预测方法

刀具的磨损状态影响着工件表面质量与加工稳定性,故实现其磨损量的准确监测对于保证加工可靠性、维持生产加工连续性具有积极作用．为进一步提高刀具磨损预测模型的泛化性能和准确度,提出一种融合注意力机制的多尺度卷积双向门控循环(multiscale convolutional bidirectional gated recurrent unit-attention,MSCBGRU-A)神经网络的刀具磨损预测方法,其由特征拓展模块、多尺度卷积模块、双向GRU模块、注意力模块、回归模块组成．首先,将切削力、声发射、振动信号作为输入信号,输入信号通过多尺度卷积模块获得多个尺度的刀具磨损输出特征图,将多个卷积通道输出的特征图输入到连接层进行首尾和层叠两种方式的连接来获得两种输出数据．然后,将两种输出数据分别输入到双向GRU模块与注意力模块,通过双向GRU模块学习输出特征图动态变化来获取时序特征,通过注意力模块对多尺度卷积神经网络的输出进行权值分配,强化对刀具磨损预测结果贡献度更大的特征．最后,通过回归模块对磨损值进行预测．经过对比实验引入混合域注意力机制的基于卷积块的注意力机制(convolutiona...     

基于PRPD图谱多特征融合的局部放电类型识别研究

局部放电(partial discharge, PD)信号的检测能够为电力系统提供绝缘缺陷诊断和运行状态评估。现有的局部放电类型识别算法难以有效识别相似度较高的绝缘缺陷,限制了其应用范围。为此,提出一种基于PRPD(phase resolved partial discharge)图谱多特征融合的局部放电类型识别算法。该算法利用卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)提取局部放电PRPD图谱图像特征,将图像特征与PD信号统计特征进行有效融合,利用融合特征识别局部放电类型。在实验室环境下建立了4种局部放电模型,并进行了模拟对比实验。实验结果表明,相比传统的支持向量机(support vector machine, SVM)和反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)算法,所提出方法的正确识别率分别提高了12.82%和19.70%,对相似度较高的缺陷类型也能进行有效识别,算法具有较好的鲁棒性。     

基于多信息融合的GIS局部放电类型识别方法研究

为了实现气体绝缘开关(gas insulated switchgear, GIS)局部放电故障类型的识别,利用GIS局部放电试验采集的特高频(ultra-high frequency, UHF)和超声波信号得到了局部放电相位解析(phase resolved partial discharge, PRPD)图和格拉姆角场(Gramian angular field, GAF)图,提出了基于自适应卷积神经网络的GIS局部放电类型识别算法,优化了卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)超参数,建立了基于决策级多信息融合的GIS局部放电类型识别模型框架,研究了不同GIS局部放电类型识别方法的准确性及内在影响因素。结果表明：基于超高频和超声波信号的决策级多信息融合方法能够进一步提高GIS局部放电类型的识别准确性,识别准确率在98%以上,提出的决策级多信息融合方法的识别准确率高于特征级多信息融合方法,研究成果可为GIS局部放电类型识别提供技术支撑。     

高压电缆附件局部放电超高频检测与分析

随着时代经济的快速发展以及社会的进步,高压电缆附件局部放电超高频的检测不仅仅局限于对常规电力电缆的检测技术的使用,同时为了使得电力电缆日常工作能够正常运行,越来越多的新技术广泛应用于高压电缆附件局部放电超高频的检测中。本文主要对高压电缆局部放电检测的目的和意义作了主要的说明,进而分析了高压电缆附件局部放电的基本原理以及产生的原因,进而阐述了高压电缆附件局部放电超高频检测的方法和系统设计,最后分析了影响高压电缆附件局部放电超高检测的因素。     

基于轻量级深度卷积神经网络的绝缘子检测

在无人机巡检图像中,检测出绝缘子是实现输电线路状态分析的关键.本研究采用轻量级卷积神经网络代替传统的人工特征提取器,获取输入图像的深层特征;利用深度学习目标检测网络对所提取特征进行处理和训练学习,实现多尺度、多种类的绝缘子目标检测.实验结果表明:该方法可以准确快速地识别出以山林背景为主的瓷质和复合两类绝缘子,其检测精度分别达到96.29%和90.85%,且整体检测速度高达43 F·s~(-1),有效满足电力巡线中的绝缘子实时检测要求.     

基于共享联结三元组卷积神经网络的枪弹膛线痕迹快速匹配方法

针对传统通过激光检测提取膛线线形痕迹信号时枪弹痕迹检测精度不高且操作复杂的问题,提出了新型提取和处理方法。采用多尺度配准、弹性形状度量与卷积神经网络技术,基于多模式弹性驱动自适应控制方法,建立了试件末端位置和姿态参数分布模型,采用孤立森林算法检测信号进行异常处理,利用变尺度形态滤波算法去除非细小特征,引入平方速度函数优化弹性形状度量算法,完成曲线轮廓嵌入层映射;在膛线线形匹配部分,建立了适用于痕迹特征的优化参数共享联结三元组卷积神经网络模型,通过嵌入层相似度计算和最小化三重损失函数训练该网络至收敛;最后进行了不同方法的相似度匹配对比实验。结果表明,与传统的检测方法相比,新方法解决了传统枪弹痕迹检测中面临的精度与操作性问题,保证检测结果的稳定性,且成本大大降低。在膛线线形痕迹提取中采用多模式弹性驱动自适应控制方法和三元组卷积神经网络模型,可为枪弹痕迹检测提供一种新的可行方法和思路。