[发明专利]一种车网电气耦合数据的异常辨识模型的训练方法在审

专利信息
申请号: 202110796202.1 申请日: 2021-07-14
公开(公告)号: CN113486965A 公开(公告)日: 2021-10-08
发明(设计)人: 周福林;刘飞帆;杨瑞轩;杨涛;王乾;熊进飞 申请(专利权)人: 西南交通大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 代理人: 唐正瑜
地址: 610000*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 本申请提供一种车网电气耦合数据的异常辨识模型的训练方法,包括:获取车网电气耦合的训练数据集;训练数据集包括有标注的异常数据;将训练数据集输入事先建立的异常辨识模型进行训练,得到训练后的异常辨识模型;异常辨识模型包括用于提取低层次特征的特征提取单元和用于提取高层次特征的残差块单元。可对电压数据或电流数据进行标注,并将标注有异常数据的训练数据集输入异常辨识模型并完成训练,得到基于数据驱动的车网电气耦合异常辨识模型,根据信号本身的波形辨识车网电气耦合异常数据,能够实时监测车网电气耦合状态,满足了实际工程需求。
搜索关键词: 一种 电气 耦合 数据 异常 辨识 模型 训练 方法
【主权项】:
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