Abstract-This paper presenterar en ny metod för tillståndskontroll av högspänningsutrustning (HV) genom analys av urladdningssignaler. Dessa urladdningssignaler mäts med hjälp av metoden för elektromagnetisk störning (EMI) och bearbetas med hjälp av tredje ordningens statistik över högre order (HOS) för att erhålla en bispektrumrepresentation. Genom att kartlägga tid-domänsignalen till en Bispectrum bild representationer problemet kan hanteras som en bild klassificering uppgift. Detta möjliggör den nya tillämpningen av ett Deep Residual Neural Network (ResNet) på klassificeringen av HV urladdningssignaler. Nätverket är utbildat på signaler i 9 klasser och uppnår hög klassifikationsnoggrannhet i varje kategori, vilket förbättrar vårt tidigare arbete med denna uppgift.
Mitiche m.fl. karterad tid-domänsignal till en Bispectrum bild och klassificerade högtrycksurladdningssignaler genom att använda en djup kvarvarande neurala nätverk för att klassificera Bispectrum bilder REF.
Deep Residual Neural Network for EMI Event Classification Using Bispectrum Representations
{'venue': '2018 26th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)', 'journal': '2018 26th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}