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摘要
高压断路器分合闸过程中的振动信号反映其机械结构信息。针对故障诊断中特征提取复杂、准确率低，提出一种基于多尺度一维卷积神经网络的高压断路器故障诊断方法。首先通过加速度传感器采集断路器操作机构的振动信号，对数据进行预处理，在卷积过程中采用不同尺寸卷积核对信号进行多特征提取，增加感知范围，然后以全值Top-k作为池化层对特征进行处理，最后采用Softmax将诊断结果进行分类。通过调整参数及多尺度模型，对不同故障下35 kV高压断路器的振动信号进行分析。结果表明，所提出的算法与一维卷积神经网络相比诊断准确率高。
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