放电和干扰信号样本生成方法、计算机设备和存储介质

摘要

本发明提出一种放电和干扰信号样本生成方法，包括以下步骤：采集高压电缆局部放电和干扰数据，得到训练数据；提取训练数据的噪声信号特征；构建基于GAN的生成模型和基于GAN的判别模型，将噪声信号特征及训练数据输入生成模型和判别模型中进行训练；将训练数据输入完成训练的生成模型和判别模型中，分别输出得到局放样本信号和干扰样本信号。本发明还提出了一种实现上述方法的计算机设备和计算机可读存储介质。本发明利用GAN的信息填补和信息生成能力，通过有限的信号数据进行无监督学习，将有限的信号数据扩展至大量的样本数据，对高压电缆局放的研究和模式识别深度学习训练起重要作用。