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申请/专利权人：重庆理工大学
摘要：本发明公开了一种基于多源融合图与SE‑BiGRU‑ResNet模型的MMC子模块开路故障诊断方法，其特征在于，对一维故障信号分别采用RP、MTF、GADF和GASF算法得到对应二维图像，并将二维图像按通道重合叠放，进行通道维度增广融合，得到多源融合图；构建SE‑BiGRU‑ResNet诊断模型处理多源融合图得到故障诊断结果；本发明具有能减少训练过程中的数据量，使模型实时诊断速度加快，还能精准定位到子模块中的故障IGBT位置，迭代训练次数少，定位精度高等优点。
主权项：1.一种基于多源融合图与SE-BiGRU-ResNet模型的MMC子模块开路故障诊断方法，其特征在于，对一维故障信号分别采用RP、MTF、GADF和GASF算法得到对应二维图像，并将二维图像按通道重合叠放，进行通道维度增广融合，得到多源融合图；构建SE-BiGRU-ResNet诊断模型处理多源融合图得到故障诊断结果；所述SE-BiGRU-ResNet诊断模型包括基本卷积模块、改进ResNet模块、SE模块和BiGRU模块；所述基本卷积模块用于提取多源融合图的初步故障特征，并将初步故障特征引入改进ResNet模块的双分支路中；所述ResNet模块用于利用双分支路构成相应映射来学习不同的权值，实现双分支路特征规律互补，提取故障耦合特征并输入到SE模块中；所述SE模块用于增强模型泛化性能，将故障特征经过Flatten压平后输入至BiGRU模块；所述BiGRU模块用于提取故障正反向时序信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆理工大学 基于多源融合图与SE-BiGRU-ResNet模型的MMC子模块开路故障诊断方法
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