一种发电机用真空断路器故障判别方法及装置

专利主权项内容

1.一种发电机用真空断路器故障判别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取发电机用真空断路器的多维度数据点集，记为样本数据点；对样本数据点进行抽取获得样本数据序列；根据样本数据序列获取各维度数据的信号一致性；根据样本数据序列所有维度数据的信号一致性获取样本数据抽取质量指标；将样本数据抽取质量指标大于等于预设质量指标阈值的样本数据点作为样本数据；对样本数据各维度数据进行聚类获取各维度数据的两个类别数据；根据样本数据不同维度下同一类别的数据分布获取各维度数据的类别变化率；根据各维度数据的信号一致性以及类别变化率获取各数据点的数据分割特征值；对各数据点的数据分割特征值进行聚类，将聚类的边界点作为分割点；使用分割点对各样本数据进行预分割获取两个样本类别数据；将各样本类别数据中数据点的数据分割特征值的方差作为各样本类别数据的类别数据离散性；根据两个样本类别数据的数据特征获取样本类别数据之间的类别数据对比度；根据各样本类别数据的类别数据离散性以及样本类别数据之间的类别数据对比度获取孤立树节点的节点分割必要性；根据孤立树节点的节点分割必要性对孤立树的节点完成分割；根据孤立树叶子节点中的样本数据特征获取异常数据；将异常数据作为真空断路器故障判别神经网络的输入，完成发电机用真空断路器故障判别；所述根据样本数据序列获取各维度数据的信号一致性，具体表达式为：
式中，/>表示第/>个维度数据的信号一致性，/>分别表示数据值特征序列中第/>个、第/>个数据值的出现频率，/>分别表示第/>个维度数据下的数据值特征序列中第个、第/>个数据值，/>分别表示第/>个维度数据下的数据值特征序列中数据值的最大值、最小值，/>表示以自然常数为底数的指数函数，/>表示数据值特征序列中数据值的个数；对于任一维度数据而言，获取样本数据序列各样本数据值在该维度下的出现频率，将样本数据值按照对应的出现频率从大到小依次排序，得到数据值特征序列；所述根据样本数据不同维度下同一类别的数据分布获取各维度数据的类别变化率，获取方法为：将所述聚类获取各维度数据的两个类别数据中数据量大的记为第一类别数据；计算各维度第一类别数据点个数与其他维度第一类别数据点个数的差值绝对值；获取各第一类别的数据点在其他维度中类别不属于第一类别的数据点个数；将所述差值绝对值与所述在其他维度中类别不属于第一类别的数据点个数的乘积的和值作为各维度数据的类别变化率；所述根据各样本类别数据的类别数据离散性以及样本类别数据之间的类别数据对比度获取孤立树节点的节点分割必要性，具体为：将两个样本类别数据中数据量大的记为类别G，数据量小的记为类别S，其中G、S表示类别号；计算样本类别数据之间的类别数据对比度与类别S的类别数据离散性的乘积；将所述乘积与类别G的类别数据离散性的比值作为孤立树节点的节点分割必要性；所述根据孤立树叶子节点中的样本数据特征获取异常数据，具体步骤包括：获取任一叶子节点数据与同属于一个节点的另一个叶子节点数据的类别数据对比度；计算任一叶子节点的路径长度与任一叶子节点内样本数据的个数的乘积；将所述类别数据对比度与所述乘积的比值作为任一叶子节点的异常得分；设置异常得分判断阈值；当任一叶子节点的异常得分大于等于异常得分阈值时，判定该任一叶子节点的样本数据为异常数据。 马 克 数 据 网