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基于小波时频图和卷积神经网络的断路器故障诊断分析
引言
断路器作为电力系统中的重要组件，用于控制电流流通和保护电力设备。而故障的发生对电力系统带来极大的影响，因此断路器的诊断分析显得尤为重要。但传统的断路器故障诊断方法需要寻找故障的具体原因，耗时耗力，效率低下。所以，本文提出了一种基于小波时频图和卷积神经网络的断路器故障诊断分析方法，该方法能够准确地识别不同类型的故障，达到良好的诊断效果。
方法
本文所研究的断路器故障诊断分析方法主要分为两个步骤，分别是小波时频图提取和卷积神经网络分类。
小波时频图提取
小波变换是一种基于时间频率的局部变换，可以有效地提取信号的时间频率特征，广泛应用于信号处理领域。本文使用小波变换对断路器电流信号进行分析和处理，得到小波时频图。小波时频图可以将原始信号按时间、频率变换成二维平面图像，在时域和频域上同时展示出信号的时频特征。因此具有对断路器故障信号的特征提取功能。
卷积神经网络分类
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种基于深度学习的图像识别和分类算法。本文采用卷积神经网络对小波时频图进行分类，以实现对不同类型故障的诊断。
实验
本文采用了CIGRERADI网提供的断路器故障诊断数据集进行实验验证。数据集包括了断路器的真实故障数据以及正常运行数据。本研究实验采用80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集。实验使用Python编程语言以及TensorFlow深度学习框架进行实现。
实验结果
本文采用了准确率和召回率来评估分类效果。准确率为分类正确的样本数与总样本数的比值，召回率为分类正确的真实故障样本数与真实故障样本总数的比值。
结果表明，本文提出的基于小波时频图和卷积神经网络的断路器故障诊断分析方法能够有效地识别出不同类型的故障。当使用具有18个卷积层和8个全连接层的卷积神经网络模型时，测试集的准确率达到了92%左右，召回率高达88%左右。
结论
本文提出了一种基于小波时频图和卷积神经网络的断路器故障诊断分析方法，通过对断路器的电流信号进行小波时频图提取，再使用卷积神经网络进行故障分类，实现了对不同故障类型的判别和诊断。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和召回率，证明了该方法在实际应用中的可行性和有效性。