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摘 要:針對現(xiàn)有方法無法有效提取煤礦電纜短路故障深層特征而導致故障識別準確率和類型判定精度低的問題,提出了一種基于IDT-SAE-ELM的短路故障識別方法。首先采用IDT技術對傳統(tǒng)SAE模型進行改進,以提高其高效捕獲故障樣本深層特征的能力;然后利用Adam算法優(yōu)化IDT-SAE模型參數(shù),實現(xiàn)了從原始電流信號自動獲取短路故障特征量;最后利用ELM模型替代Softmax構造故障分類器,以提高SAE模型對特征差異性小的故障類型辨識能力,實現(xiàn)對煤礦電纜短路故障的識別與類型的智能判定。(剩余22313字)
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基于IDT-SAE-ELM的煤礦電纜短路故障識別方法
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