一种故障电弧神经网络优化训练方法

摘要

本发明涉及一种故障电弧神经网络优化训练方法，通过提取电弧故障和正常电路电流信号时频域的多个特征量，采用多种神经网络优化训练策略进行训练，然后寻找出测试集表现最好的模型，最终的训练模型在故障电弧识别上具有更高的识别准确率。首先用1GHz的AD对线路中的电流信号进行采集，每个半波都会提取多个时频域特征值，然后将提取的各特征向量进行归一化，拼接成特征矩阵，由卷积神经网络进行处理，在神经网络训练方式中，采取7种不同的训练手段，以寻求泛化能力最好的模型，最终根据神经网络的输出结果判别是否为电弧。