基于改进蜣螂算法优化CNN-BiLSTM-Attention的串联电弧故障检测方法OA
针对故障电弧特征提取不足、检测精度不高等问题,提出一种多特征融合的改进蜣螂算法(IDBO)优化融合注意力(Attention)机制的卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络的串联电弧故障检测方法。通过实验平台提取电流的时域、频域、时频域以及信号自回归参数模型特征;利用核主成分分析(KPCA)对特征进行降维融合,并将求取的特征向量作为CNN-BiLSTM-Attention的输入向量;引入Cubic混沌映射、螺旋搜索策略、动态…查看全部>>
李海波
现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学),吉林吉林132012
动力与电气工程
电弧故障改进蜣螂算法多特征融合CNN-BiLSTM-Attention
《电器与能效管理技术》 2024 (8)
P.57-68,12
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