基于Filtering LSTM-Lightweight CNN的交流串联电弧故障检测方法

何键涛; 王兆锐; 鲍光海

doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2025.09.001

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基于Filtering LSTM-Lightweight CNN的交流串联电弧故障检测方法

研究与分析 | 更新时间：2025-12-16

- 基于Filtering LSTM-Lightweight CNN的交流串联电弧故障检测方法
- 基于Filtering LSTM-Lightweight CNN的交流串联电弧故障检测方法
- 电器与能效管理技术 2025年第9期页码：1-12
- 作者机构：
  
  福州大学电气工程与自动化学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  福建省科技计划项目(2023H0007)
- DOI：10.16628/j.cnki.2095-8188.2025.09.001
  中图分类号： M501.2;TP183
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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何键涛, 王兆锐, 鲍光海. 基于Filtering LSTM-Lightweight CNN的交流串联电弧故障检测方法[J]. 电器与能效管理技术, 2025,(9):1-12.

何键涛, 王兆锐, 鲍光海. 基于Filtering LSTM-Lightweight CNN的交流串联电弧故障检测方法[J]. 2025, (9): 1-12.
何键涛, 王兆锐, 鲍光海. 基于Filtering LSTM-Lightweight CNN的交流串联电弧故障检测方法[J]. 电器与能效管理技术, 2025,(9):1-12. DOI： 10.16628/j.cnki.2095-8188.2025.09.001.

何键涛, 王兆锐, 鲍光海. 基于Filtering LSTM-Lightweight CNN的交流串联电弧故障检测方法[J]. 2025, (9): 1-12. DOI： 10.16628/j.cnki.2095-8188.2025.09.001.

摘要

针对基于深度学习的电弧故障检测方法在未知多负载电路中存在泛化性能不足的问题，提出一种基于高频耦合模拟信号驱动的过滤长短时记忆(Filtering LSTM)神经网络，并将其与轻量级卷积神经网络(Lightweight CNN)相结合，构建了Filtering LSTM-Lightweight CNN电弧故障检测模型。通过将单负载电路的高频耦合信号线性叠加，即可模拟出多负载电路的高频耦合信号。然后利用模拟信号驱动Filtering LSTM

过滤多负载电路信号中的未知特征，并重构信号。最后采用树结构Parzen估计器优化过的Lightweight CNN对重构信号进行电弧故障检测。实验表明，在136 000个未知多负载电路样本中，Filtering LSTM-Lightweight CNN的电弧故障检测准确率为99.45%。与未采用Filtering LSTM的检测算法相比，所提方法的检测准确率最高提升了14.05%

显著提升了电弧故障检测模型的泛化能力。

Abstract

关键词

Keywords

references

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