Python
实现基于
DWT-POA-CNN
小波包（
DWT）结合鹈鹕优化算法（
POA）和卷积神经网络（
CNN）实现电缆故障诊断的详细项目实例
项目背景介绍
电缆系统广泛服务于电力输配、轨道交通、矿山设备、石油化工、海上风电、数据中心、智能制造和建筑供配电等场景。电缆长期承受电热应力、机械振动、潮湿环境、化学腐蚀、电磁干扰以及负载波动等多类因素影响，绝缘层老化、导体局部断裂、接头接触不良、屏蔽层损伤、局部放电、短路、开路和接地故障等问题会逐渐显现。故障早期通常表现为电流波形细微变化、振动信号局部异常、温度变化缓慢或者高频脉冲能量增强，传统人工巡检方式难以及时捕获这类弱特征。故障发展到明显阶段时，可能造成供电中断、设备停机、生产损失，严重时还会引发电气火灾和人身安全风险。
电缆故障诊断的核心任务，是从采集到的原始时序信号中识别故障类别、评估故障程度，并为检修决策提供可靠依据。原始信号常来源于电流互感器、振动加速度传感器、声发射传感器、局部放电传感器、温度传感器或电压采样装置。此类信号具有明显的非平稳特征，不同故障状态在时域中可能出现冲击、振荡、幅值漂移、周期变化和局部突变，在频域 ...