基于多尺度網絡的絕緣子自曝狀態智能認知方法研究
所屬分類:技術論文
上傳者:aetmagazine
文檔大小:969 K
標簽: 絕緣子狀態 ResNet 反饋認知
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文檔介紹:針對已有絕緣子狀態識別模型,以及深層網絡尺度和交叉熵損失函數的缺陷,仿照運維人員檢修模式,即依據評測結果的可信度動態決策,基于多尺度網絡構建了一種絕緣子自曝狀態智能認知方法。首先,面向定位歸一化化預處理后的絕緣子圖像,基于ResNet-18增加不同結構的網絡分支提高網絡適應不同分辨率的能力,同時在網絡末端添加多尺度信息融合模塊;其次,隨機配置網絡面向多個尺度特征,構建了泛化的自曝狀態分類認知準則;最后,為了評測自曝狀態分類認知結果的可信度,基于定義的誤差指標自調節多尺度網絡架構,重構不確定認知結果約束下的特征向量和分類認知準則,以進行自曝狀態再認知。實驗結果顯示,與其他方法相比,所提出的智能認知方法增強了模型的泛化能力和認知精度。
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