本发明公开了一种高压支柱瓷绝缘子声信号自动识别方法。本发明将传声器采集到的一维声信号进行时频分析,得到时频分布;将无损伤和不同损伤状态下的声信号的时频分布作为训练样本,作为卷积神经网络的输入;根据训练样本确定卷积神经网络的结构;以无监督的方式逐层训练,在最后一层采样层后添分类器;根据样本的损伤状况类型确定输出层,并根据误差反向传播算法微调网络参数,完成卷积神经网络的训练;将测试样本的时频分布作为输入,利用训练好的卷积神经网络进行损伤状态识别。本发明避免了振动噪声对缺陷识别的影响,实现了高压支柱绝缘子损伤状态的自动识别。
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