龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心);国家电网有限公司
摘要：本发明公开了一种互感器测试中微弱信号分量的动态特征提取方法及系统，其将小波神经网络与双稳态随机共振算法相结合，小波神经网络通过训练后可以学习得到最优参数，实现了双稳态随机共振算法模型的最优化，提高了微弱信号分量动态特征提取的精准度。并且小波神经网络采用残差神经网络结构，有效提升了小波神经网络深度的同时避免在训练过程中出现梯度消失或梯度爆炸等问题。还利用改进的麻雀搜索算法进行参数寻优，通过将神经网络优化问题转化为有限空间中求最优解的问题，有效提高了模型收敛速度和搜索精度，有效解决了因残差网络的深层网络结构带来的模型收敛速度慢、检测速度慢的问题，并且避免了现有麻雀搜索算法容易陷入局部最优的问题。
主权项：1.一种互感器测试中微弱信号分量的动态特征提取方法，其特征在于，包括以下内容：获取互感器测试环境下的二次侧含噪响应电压信号和对应的二次侧去躁响应电压信号以构建数据集；采用残差神经网络结构构建小波神经网络并进行初始化，小波神经网络的输入为二次侧含噪响应电压信号和对应的二次侧去躁响应电压信号、输出为双稳态随机共振算法的最优参数，设置小波神经网络的学习参数、双稳态随机共振算法中优化参数的搜索范围；利用数据集对小波神经网络进行迭代训练，并采用改进的麻雀搜索算法进行参数寻优，得到双稳态随机共振算法的最优参数；基于双稳态随机共振算法的最优参数和双稳态随机共振算法的动态特征方程计算得到二次侧最佳去躁响应电压信号，并基于二次侧最佳去躁响应电压信号提取出微弱信号分量的动态特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网湖南省电力有限公司 国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心) 国家电网有限公司 互感器测试中微弱信号分量的动态特征提取方法及系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号