一种基于卷积神经网络的电缆故障识别方法及系统

本发明涉及电缆缺陷识别技术领域，特别是涉及一种基于卷积神经网络的电缆故障识别方法。其以下具体步骤：基于传输线模型建立一维卷积神经网络模型预测电缆故障类型及故障点位；搭建测试平台采集一定长度的不同型号的电缆数据，用于构建模型训练的数据集；使用数据集对预测模型进行训练，多次迭代后直至满足目标准确率为止；采集待检测的电缆的反射波数据输入至训练好的预测模型中，通过预测模型输出故障类型概率向量和故障位置与电缆始端的距离。本发明提出了一种融合多尺度特征提取与时序注意力机制的一维卷积神经网络预测模型，该模型对电缆故障的识别以及故障的位置预测有不错的效果，实现了对不同类型、不同缺陷位置的电缆故障识别模型。