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基于深度学习的高压开关柜多故障实时检测方法研究（Matlab 实现）
摘要：
高压开关柜是电力系统的核心设备，其运行状态直接影响电网安全。传统检测方法难以满足多故障并发、实时性高的诊断需求。本文提出一种基于深度学习的高压开关柜多故障实时检测方法。首先，构建融合声纹振动与红外热像的多模态数据集，模拟典型故障（局部放电、机械卡涩、接触过热、绝缘劣化）；其次，设计轻量级双通道并行卷积神经网络（DC-PCNN），结合通道注意力机制（ECA-Net）优化特征融合；最后，引入门控循环单元（GRU）捕捉时序依赖，并基于迁移学习提升小样本泛化能力。在Matlab 2023a环境下开发完整系统，实验表明：模型在测试集上平均准确率达98.7%，单样本推理时间≤15ms，显著优于SVM、单模态CNN等基线方法，满足工程实时性要求。
关键词： 高压开关柜；多故障诊断；深度学习；实时检测；多模态融合；Matlab
1. 引言
高压开关柜作为电力输配关键节点，其故障可能引发连锁事故。据统计，开关柜故障