基于IDT-SAE-ELM的煤礦電纜短路故障識(shí)別方法

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摘  要：針對(duì)現(xiàn)有方法無(wú)法有效提取煤礦電纜短路故障深層特征而導(dǎo)致故障識(shí)別準(zhǔn)確率和類(lèi)型判定精度低的問(wèn)題，提出了一種基于IDT-SAE-ELM的短路故障識(shí)別方法。首先采用IDT技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)SAE模型進(jìn)行改進(jìn)，以提高其高效捕獲故障樣本深層特征的能力；然后利用Adam算法優(yōu)化IDT-SAE模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了從原始電流信號(hào)自動(dòng)獲取短路故障特征量；最后利用ELM模型替代Softmax構(gòu)造故障分類(lèi)器，以提高SAE模型對(duì)特征差異性小的故障類(lèi)型辨識(shí)能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)煤礦電纜短路故障的識(shí)別與類(lèi)型的智能判定。（剩余22313字）