[发明专利]一种基于神经网络的电缆寿命预测系统

权利要求书

1.一种基于神经网络的电缆寿命预测系统，其特征在于：包括控制器，所述控制器与用于采集电缆所处环境的环境参数的环境参数采集模块，所述控制器与用于收集在特定环境参数下进行老化试验的试验数据的试验数据采集模块相连，所述控制器与用于根据采集环境参数生成第一训练样本的第一训练样本生成模块相连，所述控制器与构建第一神经网络的第一神经网络构建模块相连，所述第一训练样本生成模块与根据第一训练样本对第一神经网络进行训练的第一神经网络训练模块相连，所述控制器与用于根据试验数据对训练后的第一神经网络进行修正的神经网络修正模块相连；

所述控制器与用于采集电缆工作时的电气数据的电气数据采集模块相连，所述控制器与用于根据采集电气数据生成第二训练样本的第二训练样本生成模块相连，所述控制器与用于根据采集电气数据生成测试样本的测试样本生成模块相连，所述控制器与用于构建第二神经网络的第二神经网络构建模块相连，所述第二神经网络构建模块与用于根据第二训练样本、测试样本对第二神经网络进行训练的第二神经网络训练模块相连，所述控制器与用于判断分析训练结果的训练结果判断模块相连，所述控制器与用于对第一神经网络、第二神经网络进行融合的神经网络融合模块相连。

2.根据权利要求1所述的基于神经网络的电缆寿命预测系统，其特征在于：所述电缆所处环境的环境参数包括温度、湿度、压力、光照度，以及电缆在环境参数下的使用寿命。

3.根据权利要求1所述的基于神经网络的电缆寿命预测系统，其特征在于：所述在特定环境参数下进行老化试验的试验数据，包括特定环境参数，以及电缆在特定环境参数下的使用寿命。

4.根据权利要求3所述的基于神经网络的电缆寿命预测系统，其特征在于：所述神经网络修正模块将特定环境参数输入训练后的第一神经网络，并根据输出结果与电缆在特定环境参数下使用寿命之间的误差精度对第一神经网络中的参数进行修正。

5.根据权利要求2-4任意一项所述的基于神经网络的电缆寿命预测系统，其特征在于：所述第一神经网络包括依次连接的输入层、中间层和输出层。

6.根据权利要求1所述的基于神经网络的电缆寿命预测系统，其特征在于：所述电气数据包括注入电压、泄露电流、绝缘电阻、负荷电流，以及电缆在电气数据下的使用寿命。

7.根据权利要求1所述的基于神经网络的电缆寿命预测系统，其特征在于：所述第二神经网络训练模块先将第二训练样本输入构建好的第二神经网络进行训练，再将测试样本中的电气数据输入训练后的第二神经网络进行测试。

8.根据权利要求7所述的基于神经网络的电缆寿命预测系统，其特征在于：所述训练结果判断模块判断测试结果与电缆在电气数据下的使用寿命之间的误差精度，分析训练后的第二神经网络是否满足误差精度要求；

若训练后的第二神经网络满足误差精度要求，则第二神经网络训练模块停止对第二神经网络进行训练和测试，否则第二神经网络训练模块将测试样本输入第二神经网络继续进行训练。

9.根据权利要求6-8任意一项所述的基于神经网络的电缆寿命预测系统，其特征在于：所述第二神经网络包括依次连接的输入层、激励层、第一卷积计算层、第一池化层、第二卷积计算层、第二池化层、全连接层。

10.根据权利要求9所述的基于神经网络的电缆寿命预测系统，其特征在于：所述激励层采用ReLU非线性激励函数，所述第一池化层、第二池化层均为最大池化层。