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基于一维卷积神经网络的低压万能式断路器附件故障诊断

孙曙光 李勤 杜太行 崔景瑞 王景芹

电工技术学报2020,Vol.35Issue(12):2562-2573,12.
电工技术学报2020,Vol.35Issue(12):2562-2573,12.DOI:10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.190453

基于一维卷积神经网络的低压万能式断路器附件故障诊断

Fault Diagnosis of Accessories for the Low Voltage Conventional Circuit Breaker Based on One-Dimensional Convolutional Neural Network

孙曙光 1李勤 1杜太行 1崔景瑞 1王景芹2

作者信息

  • 1. 河北工业大学人工智能与数据科学学院 天津 300130
  • 2. 省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学) 天津 300130
  • 折叠

摘要

关键词

万能式断路器/分合闸附件/线圈电流/一维深度卷积神经网络/故障诊断

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

孙曙光,李勤,杜太行,崔景瑞,王景芹..基于一维卷积神经网络的低压万能式断路器附件故障诊断[J].电工技术学报,2020,35(12):2562-2573,12.

基金项目

河北省教育厅科研资助项目(ZD2016108). (ZD2016108)

电工技术学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-6753

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