基于XGBoost算法的瓷支柱绝缘子振动声学检测信号缺陷识别方法研究OA
针对瓷支柱绝缘子振动声学检测信号频谱分析存在误判的问题,提出基于XGBoost算法的瓷支柱绝缘子振动声学检测信号缺陷识别方法。从28个时域特征、功率密度谱特征和小波域特征中按照重要性提取了14个特征作为缺陷识别的依据,训练了瓷支柱绝缘子振动声学检测信号缺陷识别模型。结果表明,通过模型对瓷支柱绝缘子振动声学检测信号缺陷进行分类识别,准确率达到95.83%,取得了较好的缺陷识别效果。将XGBoost算法应用于现场检测信号识别,正确率达到96.6%,能够满足工程应用需要。
马鹏;姜伟基;杜鑫;杨勇;何予莹;王军
内蒙古电力(集团)有限责任公司阿拉善供电分公司,内蒙古巴彦浩特750306内蒙古电力(集团)有限责任公司阿拉善供电分公司,内蒙古巴彦浩特750306内蒙古电力(集团)有限责任公司阿拉善供电分公司,内蒙古巴彦浩特750306内蒙古电力(集团)有限责任公司阿拉善供电分公司,内蒙古巴彦浩特750306内蒙古电力(集团)有限责任公司阿拉善供电分公司,内蒙古巴彦浩特750306内蒙古电力(集团)有限责任公司阿拉善供电分公司,内蒙古巴彦浩特750306
动力与电气工程
瓷支柱绝缘子振动声学XGBoost算法缺陷识别
《内蒙古电力技术》 2024 (1)
P.53-59,7
内蒙古电力(集团)有限责任公司阿拉善供电分公司科技项目“基于机器学习的高压支柱瓷绝缘子损伤带电智能诊断技术及系统开发”(2021-47)。
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