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申请/专利权人：南昌航空大学
摘要：本发明公开了一种基于多特征提取和融合的局部放电类型识别方法及系统，方法包括：对局部放电信号数据进行图结构特征提取，得到与局部放电信号数据相对应的图结构特征，并将周期特征和图结构特征进行融合，并对融合后的融合特征进行图层归一化处理，得到目标融合特征；将位置编码添加至目标融合特征，并对添加后的待输入特征进行时序特征提取，得到最终特征向量；将最终特征向量输入至预先构建的局部放电识别模型中，局部放电识别模型输出与最终特征向量相对应的局部放电类型。能够通过自适应调整注意力权重，增强模型对输入信号变化的响应能力，从而提高特征提取的准确性和对动态变化的适应能力。
主权项：1.一种基于多特征提取和融合的局部放电类型识别方法，其特征在于，包括：获取局部放电信号数据，并根据频域分析和时域分析结合的方式提取所述局部放电信号数据中的周期特征；对所述局部放电信号数据进行图结构特征提取，得到与所述局部放电信号数据相对应的图结构特征，并将所述周期特征和图结构特征进行融合，并对融合后的融合特征进行图层归一化处理，得到目标融合特征；将位置编码添加至所述目标融合特征，并对添加后的待输入特征进行时序特征提取，得到最终特征向量；将所述最终特征向量输入至预先构建的局部放电识别模型中，所述局部放电识别模型输出与所述最终特征向量相对应的局部放电类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌航空大学 基于多特征提取和融合的局部放电类型识别方法及系统
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