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摘要
针对矿井电网消弧线圈接地系统单相接地故障选线方法准确率和可靠性不高的问题，提出基于卷积神经网络多判据融合的选线方法。主要分析了深度学习模型——卷积神经网络的结构与原理，通过快速傅里叶变换和小波变换从故障信息中提取5次谐波分量、小波分析模极大值、衰减直流分量和高频暂态分量作为原始输入数据，并利用改进LeNet-5模型强大的学习能力和泛化能力对其进行融合。基于Matlab软件搭建井下电网仿真模型，结果表明该方法准确性高、可靠性强。
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单位自动化学院; 河南理工大学
