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刘勤能. 基于声信号检测的高压直流接触器异常状态识别技术[J]. 电器与能效管理技术, 2026,(5):78-87.
刘勤能. 基于声信号检测的高压直流接触器异常状态识别技术[J]. 2026, (5): 78-87.
刘勤能. 基于声信号检测的高压直流接触器异常状态识别技术[J]. 电器与能效管理技术, 2026,(5):78-87. DOI: 10.16628/j.cnki.2095-8188.2026.05.011.
刘勤能. 基于声信号检测的高压直流接触器异常状态识别技术[J]. 2026, (5): 78-87. DOI: 10.16628/j.cnki.2095-8188.2026.05.011.
针对高压直流接触器异常状态识别准确率低、状态识别方法泛化能力不足的问题,提出基于自适应敏感模态筛选与混合架构模型的状态识别方法。首先,对采集的振动和声音信号进行自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)
并通过方差加权策略筛选敏感模态分量。其次,利用对称点模式(SDP)将重构信号融合并可视化。最后,结合EfficientNetV2的高效局部特征提取能力与视觉Transformer的全局建模优势,通过引入MobileViT模块构建了EfficientNetV2-ViT模型,解决SDP图像特征分散性问题。与其他模型相比,所提模型具有更优的计算效率和识别准确率。
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