发帖
雷达卡
Python
实现基于
DWT-POA-CNN
离散小波变换（
DWT）结合鹈鹕优化算法（
POA）优化卷积神经网络（
CNN）进行电缆故障诊断的详细项目实例
请注意这份资料只是一个项目介绍
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
电缆作为电力系统和工业自动化中的重要组成部分，其运行状态直接影响整个系统的安全和稳定性。电缆故障不仅可能导致设备损坏，还可能引发大面积的停电事故，带来巨大的经济损失和安全隐患。传统的电缆故障诊断方法依赖于人工经验和简单的信号分析技术，面对复杂的故障模式和海量数据时，诊断准确率和效率受到严重限制。随着智能化技术的发展，结合先进的信号处理和机器学习方法成为提升电缆故障诊断能力的重要途径。
离散小波变换（DWT）是一种有效的时频分析工具，能够将电缆故障信号分解成多尺度、多分辨率的特征，准确捕捉信号中隐藏的故障信息，尤其擅长处理非平稳信号，提升故障检测的敏感度和准确度。然而，仅依靠DWT提取的特征进行故障诊断 ...
京公网安备 11010802022788号
