基于邊緣計算的局部放電模式識別 | |
所屬分類:技術論文 | |
上傳者:aetmagazine | |
文檔大?。?span>575 K | |
標簽: 邊緣計算 局部放電 模式識別 | |
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文檔介紹:局部放電是設備處于高電場強下,由于電場分布不均而導致的絕緣介質放電現(xiàn)象,設備產(chǎn)生局部放電對于絕緣層的危害很大,迅速檢測識別設備的放電類型是工業(yè)正常運作的保障。針對電氣設備局部放電類型識別問題,考慮到電氣設備監(jiān)測系統(tǒng)在診斷識別方面的時效性及精度,提出了基于邊緣計算的局部放電模式識別方法,利用邊緣計算架構的優(yōu)勢,基于云層訓練、邊緣推理思路,將復雜的識別算法訓練優(yōu)化過程部署在云層,將計算量大的識別算法卸載到邊緣層,而計算量小的特征提取保留在終端設備層處理。通過構造局部放電相位分布譜圖提取局部放電的統(tǒng)計特征參數(shù),采用粒子群優(yōu)化算法對廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行優(yōu)化,最后將統(tǒng)計特征參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入量,對放電類型進行識別。結果表明,所提模式識別方法識別準確率高,識別效率高。 | |
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