仪器仪表学报

作者：孙曙光，张婷婷，王景芹，魏 硕，邵 旭

单位：孙曙光,2. 河北工业大学人工智能与数据科学学院,,张婷婷,2. 河北工业大学人工智能与数据科学学院,,王景芹,1. 河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室,,魏 硕,2. 河北工业大学人工智能与数据科学学院,,邵 旭,2. 河北工业大学人工智能与数据科学学院,

关键词：万能式断路器;触头系统;故障程度评估;连续小波变换;多任务学习

基金：河北省自然科学基金（E2021202136）、河北省自然科学基金创新群体（E2020202142）项目资助

考虑到万能式断路器触头系统机械故障是一个从轻微到重度的演变过程,准确识别其运行状态可以大大提高断路器的可靠性。提出一种单信号输入和多任务输出的MTL-SEResNet网络模型以兼顾故障诊断和程度评估。首先采用连续小波变换对触头系统振动信号进行时频分析,得到相应的二维时频图像;其次将SENet结构引入到改进的ResNet18中,利用多任务学习共享机制构建MTL-SEResNet网络模型;并通过调整故障分类和程度评估两个任务损失函数的权重比例,对模型进行优化;最后,通过模拟的触头系统的故障数据对所提方法进行实验验证。结果表明,模型的性能更佳,类型及程度准确率分别为99.78%和99.36%,可以有效地实现万能式断路器故障程度评估。

来源：2022年第6期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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