一种基于神经网络学习的电缆故障定位方法及系统

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一种基于神经网络学习的电缆故障定位方法及系统
申请号:CN202510948501
申请日期:2025-07-10
公开号:CN120610112A
公开日期:2025-09-09
类型:发明专利
摘要
本发明涉及电气系统故障检测领域,提供一种基于神经网络学习的电缆故障定位方法及系统。该方法包括:采集电缆行波信号并对所述电缆行波信号进行预处理,获得预处理行波信号;对所述预处理行波信号进行高速并行采集,得到多通道数字化行波数据;通过快速小波变换算法,对所述多通道数字化行波数据进行多分辨率分解,并对分解获得的小波系数进行特征提取,得到故障特征向量;通过多层感知器神经网络对所述故障特征向量进行分类识别,并对分类结果进行故障位置计算,得到故障定位结果。本发明提高了电缆故障定位的精度和可靠性。
技术关键词
电缆故障定位方法 多层感知器 小波变换算法 多通道 采集电缆 多分辨率 电缆故障定位系统 信号 时间差 高通滤波器 时域统计特征 电气系统故障 时域特征 监测终端 低通滤波器 频域特征 抗混叠滤波 电缆介质