基于CNN-RVM的输电杆塔外破振动识别方案

摘要

cqvip:针对现有杆塔状态检测方案缺乏外破振动识别的现状,提出了一种基于深度学习模型的杆塔外破振动识别技术。首先获取外破条件下的输电杆塔外破振动信号和不同风激励条件下的输电杆塔振动信号,应用延时嵌陷技术对振动信号预处理,将原始信号转为二维形式后送入卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)进行特征提取,并采用相关向量机(Relevance Vector Machine, RVM)分类器实现振动模式识别;通过多次实验,确定CNN的最佳参数,再利用softmax分类器和梯度下降法对CNN的权值和阈值进行调整,最终得到高精度识别结构。仿真结果表明,提出的CNN-RVM识别模型在三种振动条件实验中准确率都高于99%,相比于国内外现有其它振动识别方案,具有高精度和高效率的优点。