一种基于深度学习的中压真空断路器运行故障自诊断与预警方法

摘要

本发明适用于中压真空断路器技术领域，提供了一种基于深度学习的中压真空断路器运行故障自诊断与预警方法，包括以下步骤：步骤1、断路器安装传感器采集数据；步骤2、构建生成式对抗网络；步骤3、GAN模型优化训练；通过生成式对抗网络对多源汇聚的断路器传感数据进行数据增强处理，利用长短时记忆网络对数据进行特征提取和智能分类，实现未知故障的自动诊断，构建断路器故障趋势预警模型，有效实现故障预警，避免了现有的中压真空断路器设备存在状态信息的可感知水平不足，在线监测系统数据的准确性低，稳定性低，故障自我诊断和决策能力水平低下的问题。