基于改进残差网络的电缆终端缺陷识别方法

针对动车组乙丙橡胶电缆终端缺陷局部放电识别准确率低的问题，提出一种基于改进残差网络的车载电缆终端缺陷识别方法。首先制作了含4种典型绝缘缺陷的电缆终端，搭建局部放电检测平台获取不同缺陷状态的局部放电信号、建立数据集；然后利用特征变换将局部放电一维时序信号转换为二维拓扑特征图像，从而增强缺陷类别的可区分性；最后，在残差网络ResNet101模型中加入注意力机制，同时融合Center和Softmax损失函数进行训练和识别分类，进一步提升准确率。测试结果表明，该诊断方法对电缆终端局部放电的识别准确率高达97.3%，相比于其他传统缺陷诊断方法，模型的识别精度更高、均衡性更好。