一种基于设备局部放电数据图的故障识别方法及系统

    公开(公告)号:CN115480134B

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202211069101.5

    申请日:2022-09-02

    发明人: 刘伟 谢恒 汪胜和

    摘要: 本发明提供了一种基于设备局部放电数据图的故障识别方法,其包括步骤:(1)采集表征设备故障类型的局部放电PRPD图谱训练样本,并提取其统计特征,以构建局部放电PRPD图谱训练样本的指纹特征库;(2)采用关联规则算法评估指纹特征库中的统计特征,以获得指纹特征库的高频项集;(3)采用所述高频项集对构建的深度信念神经网络进行训练,以使得其输出对应的故障类型;(4)采集实测的设备局部放电PRPD图谱,并提取其统计特征,将统计特征输入所述经过训练的深度信念神经网络中,以获得输出的故障类型。相应地,本发明还公开了一种基于设备局部放电数据图的故障识别系统,以用于实施上述故障识别方法。