【摘 要】
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泄漏电缆会随着使用时间而老化导致传输性能下降，加之人为因素也会造成电缆受损，因此迫切需要对漏缆故障进行在线监测和故障高精度定位。本文提出了一种基于长短期记忆网络（long short-term memory, LSTM）的漏缆故障定位神经网络模型，该模型以时频域反射法（time-frequency domain reflectometry,TFDR）作为实验信号获取数据集，以LSTM网络增强对特征
【基金项目】
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国家自然科学基金（U1809203,62071264）；
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泄漏电缆会随着使用时间而老化导致传输性能下降，加之人为因素也会造成电缆受损，因此迫切需要对漏缆故障进行在线监测和故障高精度定位。本文提出了一种基于长短期记忆网络（long short-term memory, LSTM）的漏缆故障定位神经网络模型，该模型以时频域反射法（time-frequency domain reflectometry,TFDR）作为实验信号获取数据集，以LSTM网络增强对特征的提取。首先通过对漏缆进行等效电路建模实现数据集的获取，解决了数据来源少、模型训练困难的问题，以TFDR信号作为实验信号，特征更加丰富，并使用LSTM提取时频信号的特征。采用仿真数据与实际数据对模型进行验证测试。实验结果表明，该模型在故障定位上表现良好，定位误差优于TFDR、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）和全连接神经网络（fully connected neural network, FCN）。
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