公开(公告)号：CN118674996A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202410920335.9

申请日：2024-07-10

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 闫孝姮 ,  丁一凡 ,  陈伟华 ,  张雪 ,  徐英锷

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06T5/94 ,  G06N3/08 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0464 ,  G01R31/52 ,  G01R27/02

Abstract: 本发明公开了一种基于多注意力脉冲神经网络的接地网智能故障诊断方法，涉及接地网智能故障诊断技术领域，该方法包括：利用电阻抗成像技术构建接地网不同故障等级、不同故障数量和不同故障位置的数据集；对原始接地网数据集进行图像增强，得到强对比度的接地网数据集；在Spikingjelly框架下构建多注意力脉冲神经网络模型MA‑SNN；在强对比度的接地网数据集上训练MA‑SNN模型；利用训练后的MA‑SNN模型对接地网进行智能故障诊断，得出当前接地网故障程度。本发明可在电阻抗成像技术完成接地网腐蚀位置可视化的基础上，实现能耗低、速度快且较为准确的接地网智能故障诊断，使接地网故障诊断中任务量大、不智能、不便捷等问题得以解决。

公开(公告)号：CN117786504A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202410002041.8

申请日：2024-01-02

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 闫孝姮 ,  张雪 ,  陈伟华 ,  侯潇涵 ,  徐英锷 ,  丁一凡 ,  崔正炜

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F30/27

Abstract: 本发明提出一种基于电阻抗成像和CA‑EfficientNetV2的接地网状态评估方法，该方法包括：根据电阻抗成像方法获取接地网的工程实践数据、仿真数据和模拟试验数据样本；对所获得的样本数据集进行预处理；将处理后的数据集输入到预设的CA‑EfficientNetV2模型中进行训练；通过不断训练网络，调节参数，利用训练后的网络结构实现接地网状态评估。所述的接地网状态评估方法，通过电阻抗成像方法获取接地网的电压数据以及电阻率数据进行二维成像，并结合神经网络模型对成像图片进行处理，以实现接地网准确的状态评估，不仅提供了更安全、可靠的评估手段，还能全面了解接地网的状态并及时采取修复措施，以提高接地网的可靠性和安全性。