基于阶段注意力机制网络模型的断路器剩余寿命预测方法
实质审查的生效
摘要

本发明为基于阶段注意力机制网络模型的断路器剩余寿命预测方法,首先采集分闸过程中的振动信号,接着优化VMD算法并利用优化后的VMD算法对振动信号进行分解,选取峭度较大的模态分量进行重构;然后,根据能熵比从重构后的振动信号中提取触头分断振动片段;最后,建立融合阶段注意力机制的预测模型,预测模型以一维卷积神经网络和GRU网络为主干网络,阶段注意力机制分为两个阶段,第一阶段为运用于一维卷积神经网络的分布式注意力机制,对输入样本在时间和特征维度上进行加权,第二阶段为运用于GRU网络的时间步注意力机制,再次在时间维度上进行加权。该方法强化了时间维度和特征维度上重要信息对预测结果的贡献程度,提高了预测精度。

基本信息
专利标题 :
基于阶段注意力机制网络模型的断路器剩余寿命预测方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114519305A
申请号 :
CN202210136953.5
公开(公告)日 :
2022-05-20
申请日 :
2022-02-15
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
孙曙光魏硕王景芹邵旭孙靓高辉
申请人 :
河北工业大学
申请人地址 :
天津市红桥区丁字沽光荣道8号河北工业大学东院330#
代理机构 :
天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
蔡运红
优先权 :
CN202210136953.5
主分类号 :
G06F30/27
IPC分类号 :
G06F30/27  G06F119/04  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习,例如人工智能,神经网络,支持向量机或训练模型
法律状态
2022-06-07 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20220215
2022-05-20 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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