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申请/专利权人:广西电网有限责任公司电力科学研究院
摘要:本发明涉及计算机平台负载平衡技术领域,本发明公开了一种基于GASF‑BP的振动信号销钉故障检测方法及系统。该发明首先利用振动传感器收集输电杆塔销钉可能发生脱落的振动数据。然后,采用GASF技术将一维振动信号升维,转换为高维特征图像。接着,通过BP神经网络对生成的GASF图像进行识别分类,并实时检测杆塔振动信号,以达到识别销钉脱落的目的。本发明综合了GASF方法对时间序列数据特征描述的准确性和BP神经网络的图像识别快速性,有效地提高了销钉脱落故障的检测效果。
主权项:1.一种基于GASF-BP的振动信号销钉故障检测方法,其特征在于,包括:采集原始振动信号,对采集到的原始振动信号进行预处理;对在笛卡尔坐标系下的时间序列数据进行坐标系转换处理,将笛卡尔坐标系转换成极坐标系,用极坐标系的角度理解时间序列数列的关系;采用反向传播神经网络作为图像识别,对BP神经网络进行训练,将传感器采集的振动信号转换为GASF图像输入到训练好的神经网络中进行识别。
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百度查询: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 一种基于GASF-BP的振动信号销钉故障检测方法及系统
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