CN117725480B 一种避雷器故障智能检测方法及系统 （国网山东省电力公司青岛供电公司）_第1页
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文档简介

司本发明公开了一种避雷器故障智能检测方围布置传感器网络，以全面监测设备的工作环行一系列预处理工作；采用改进的OMLSA的一维学习和离线学习算法，实现模型的实时更新优2步骤3，采用改进的OMLSA的一维信号降噪处理算法步骤6，通过粒子群退火融合算法优化模型后进行误差判定，当误差在可接受范围内识别度是通过一种自适应滤波的一维时间信号增强算法来实现，该算法的执行步骤包括：37.如权利要求1所述的避雷器故障智能检测8.如权利要求1所述的避雷器故障智能检测方法，清洗；降噪处理模块，采用改进的OMLSA的一维信号降噪处理算法对多传感器数据进行降45[0002]实时监控设备的运行状况非常重要。但传统的避雷器故障检测方法存在一些问这意味着模型可能无法很好地适应新的数据或情况，导致故障检测的准确性和可靠性降67[0024]具体地，步骤5中采用模型在线学习策略进行持续优化和更新，具体实现步骤如89段的优化过程使得模型更加适应于避雷器故障诊断的[0069]通过以上步骤，OMLSA算法能够有效地应用于语音降噪和其他一维信号的处理场[0078]通过以上步骤，基于自适应增益的一维时间信号增强算法可以自动调整增益参[0079](2)一种针对避雷器一维数据的增益计算方法，可以根据信号的特点和增强的目[0087]通过以上步骤，自适应滤波的一维时间信号增强算法可以自动调整滤波器的参[0108]步骤414.门控注意力机制(GatedAttentionMechanism)通常包括两个主要部[0109]*门控机制通常使用一个门(Gate)来决定哪些信息应该被更新或忽略。门控机制[0111]*注意力机制通常使用一个权重分布(WeightDistribution)来决定哪些信息应[0114]*门控注意力机制将门控机制和注意力机制结合起来，以决定哪些信息应该被更[0121]*对上述公式进行多头MultiHead(Q,K,V)＝Concat(head_1,[0155]本发明基于神经网络结合粒子群优化算法的避雷器故障智能检测方法相比传统

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