申请/专利权人：徐州工程学院

申请日：2022-12-14

公开（公告）日：2023-03-14

公开（公告）号：CN115792543A

主分类号：G01R31/12

分类号：G01R31/12;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/2457;G01N1/22;G01N33/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.03.31#实质审查的生效;2023.03.14#公开

摘要：本发明公开了GIS设备检测方法、系统及其应用，本方案巧妙性通过建立数据库来统筹GIS设备的监测数据和训练数据，使得经训练数据训练的检测神经网络能够具有较高的针对性，且检测结果的参考性更佳，本方案还通过对气体检测结果的情况进行判断，引入干预权重的数学模型来对检测结果中的特征气体进行数值化处理，从而对气体采样的周期进行灵活性地调整和更新，以令GIS设备在存在故障前兆时，能够被密切关注，提高了GIS设备检测的针对性，令本方案在具有实施可靠、响应迅速的优点的同时，兼具实施便利灵活的效果。

主权项：1.一种GIS设备检测方法，其特征在于，包括：构建数据库，该数据库内存储有GIS设备监测数据和训练数据，其中，训练数据包括GIS设备故障类型及其对应的特征气体类型和特征气体成分之间的浓度比值范围；获取训练数据，从中分别选取预设量的不同数据作为训练样本和验证样本，然后将训练样本导入到神经网络中训练预设次数后，获得经训练的神经网络，再导入验证样本进行验证，输出验证结果，当验证结果不符合预设条件时，将训练样本重新导入到经训练的神经网络中继续训练预设次数，直至验证结果符合预设要求后，模型收敛，获得检测神经网络；对GIS设备的运行参数进行实时检测，生成GIS设备监测数据并存储于数据库中；按预设采样周期通过GIS设备的气体取样口进行气体采样，然后对所采样获得的气体进行气体成分和含量检测，生成气体检测结果；获取气体检测结果，将其导入到检测神经网络中检测，输出故障检测结果；获取气体检测结果，按预设条件对气体检测结果中的特征气体类型和浓度值进行判断，然后输出判断结果，且按预设条件对GIS设备的气体采样周期进行更新；获取故障检测结果和或判断结果，按预设条件输出故障告警或故障预警。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 徐州工程学院 GIS设备检测方法、系统及其应用

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