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基于卷积神经网络的电流互感器畸变信号识别方法: 收藏
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引用; 《自动化与仪器仪表》2023年第10期 288-291页; 作者：徐敏锐卢树峰李志新欧阳曾恺陈刚国网江苏省电力有限公司营销服务中心南京210019; 在识别电流互感器畸变信号时,主要通过基础的神经网络提取信号特征,只能得到低层特征,使得畸变信号识别结果而F1分数较低。因此,应用卷积神经网络,设计一种新型电流互感器畸变信号识别方法。明确电流互感器的工作原理,绘制整体高频等效...; 在识别电流互感器畸变信号时,主要通过基础的神经网络提取信号特征,只能得到低层特征,使得畸变信号识别结果而F1分数较低。因此,应用卷积神经网络,设计一种新型电流互感器畸变信号识别方法。明确电流互感器的工作原理,绘制整体高频等效电路图,并基于此建立畸变信号模型。应用软阈值去噪原理,对采集的电流互感器信号进行去噪处理。再依托于多通道卷积神经网络,设计信号特征提取模型结构,将去噪后的信号输入其中进行深度学习,组合每个通道输出的低层特征,输出更加抽象的高层信号特征。最后针对特征提取进一步计算,构建特征空间,以此来实现畸变信号的准确识别。实验结果表明:所提方法识别结果的F1分数保持在0.97以上,展现出极好的信号识别效果。; 来源：详细信息评论

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