| 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象，設備產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，考慮到電氣設備監測系統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勢，基于云層訓練、邊緣推理思路，將復雜的識別算法訓練優化過程部署在云層，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計特征參數，采用粒子群優化算法對廣義回歸神經網絡模型進行優化，最后將統計特征參數作為神經網絡的輸入量，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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