非典型数据集下基于Swin Transformer的局部放电模式识别

摘要： 随着深度学习算法在局部放电模式识别领域的广泛应用，其很大程度上弥补了传统方法施行困难、效率低下的缺点。但由于实际现场局部放电机理复杂且情况多变，且可供训练的缺陷放电数据稀缺，大部分深度学习算法仍难以在实际使用中取得理想的识别准确率。该文通过分析实际测得的局部放电相位分辩的脉冲序列(phase resolved pluse sequence,PRPS)图谱特征上存在的问题，对比前... （共11页）