《表3 基于LSTM的仿真识别结果》
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《基于IEC 61850的绝缘故障在线监测系统通信研究》
在现场共采集40次设备正常运行状态数据,每次采集50条,每条数据3min,将之裁剪为10s的片段,共36000条正常运行数据样本;同理,采集到10次局放状态数据样本,每次采集10条3min数据,共1800条10s数据样本;采集到100条10s绝缘破坏故障数据样本。采集时可听声信号采用专业录音麦克风进行录音,采样率48kHz;超声波信号采用PXR04谐振式高灵敏度声发射传感器提取,采样频率160kHz。利用以上数据样本分别建立训练和识别数据集,在进行特征提取及训练后,采用LSTM算法进行分类判断。设定正常状态为YB1,局部放电状态为YB2,绝缘破坏故障状态为YB3,仿真识别结果见表3。数据表明本文提出的方法可靠且识别精度高。
图表编号 | XD0015814400 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2018.12.15 |
作者 | 蒋程然、王青云、史塨毓 |
绘制单位 | 南京工程学院电力工程学院、南京工程学院电力工程学院、南京工程学院电力工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |