結(jié)合GAF與CNN的操動(dòng)機(jī)構(gòu)彈簧儲(chǔ)能狀態(tài)智能辨識(shí)

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doi：10.11835/j.issn.1000-582X.2023.224

摘要：操動(dòng)機(jī)構(gòu)彈簧儲(chǔ)能狀態(tài)的魯棒辨識(shí)對(duì)斷路器服役性能有重要影響，如何建立起采樣信號(hào)與彈簧儲(chǔ)能狀態(tài)之間的映射關(guān)系是制約其廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵。針對(duì)這一問題，結(jié)合格拉姆角場(chǎng)（Gramian angular field，GAF）與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN），提出了一種彈簧儲(chǔ)能狀態(tài)智能辨識(shí)方法，并成功應(yīng)用于斷路器操動(dòng)機(jī)構(gòu)。（剩余12187字）