深度学习与迁移学习融合的互感器智能诊断方法及系统

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深度学习与迁移学习融合的互感器智能诊断方法及系统
申请号:CN202511324693
申请日期:2025-09-17
公开号:CN120822135B
公开日期:2025-12-26
类型:发明专利
摘要
本发明涉及数据分析处理相关技术领域,具体包括深度学习与迁移学习融合的互感器智能诊断方法及系统,所述方法包括:获取互感器的运行监测数据,基于处于源域的M个互感器故障样本、处于目标域的N个互感器故障样本,设置空间定位补偿映射表,使用置信度调节指针、偏差校正指针进行迁移训练;根据运行监测数据,在目标域部署互感器在线诊断任务,确定具备空间定位坐标的故障判别结果。解决了互感器故障诊断模型难以有效迁移应用,导致故障诊断适应性差的技术问题,实现了基于源域与目标域对应的互感器故障样本构建空间定位补偿映射表,使用分类决策边界的置信度调节指针与空间映射坐标的偏差校正指针,提升互感器故障诊断的准确性的技术效果。
技术关键词
互感器 智能诊断方法 联合损失函数 偏差 校正 指针 样本 坐标 波形时域特征 深度学习模型 决策 智能诊断系统 电气 时序依赖关系 故障诊断模型 无监督 动态 参数 误差 数据获取模块