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随着电力系统规模的不断扩大和电气设备复杂性的持续增加，传统的故障检测方法在处理微弱行波信号和强噪声环境时面临严峻挑战。现有检测技术难以满足电气设备调试过程中，高精度、实时性检测要求。本文提出了一种基于梯度扩散的电气设备调试故障行波检测方法，通过改进Perona-Malik扩散模型，融合小波变换的多尺度分析能力，构建了新的扩散系数函数。Simulink仿真实验表明，所提方法在单相接地、相间短路和高阻接地故障检测中分别达到94.7%、97.2%和91.8%的准确率，在10dB强噪声环境下仍能维持78.4%的检测率，显著优于传统小波变换和FFT方法。
Abstract：[1]陈秋菊，彭天昊，康万杰，等.特征融合的电力机械设备过热故障红外检测[J].机械设计与制造，2024(4):337-341.
[2]罗金满，叶思琪，王海彬，等.基于TrellisNet和注意力机制的电力设备故障检测模型[J].南京信息工程大学学报，2024,16(6):810-816.
[3]邹国惠，魏嘉隆，王超，等.基于知识图谱的变电设备画像技术[J].广东电力，2024,37(1):86-93.
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基本信息:
中图分类号:TM507
引用信息:
[1]郑真宏.基于梯度扩散的电气设备调试故障行波检测方法研究[J].电气技术与经济,2026,No.68(04):333-336.
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