一种断路器缺陷识别方法
专利汇可以提供一种断路器缺陷识别方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 申请 公开了一种 断路器 缺陷 识别方法，包括采集断路器分合闸线圈 电流 数据，将采集的断路器分合闸线圈电流数据分为训练集和测试集；预处理步骤1采集的分合闸线圈电流数据；提取预处理后数据的 波形 特征；基于提取的波形特征，识别断路器缺陷。本申请利用CNN中的卷积层与 池化 层实现断路器缺陷特征自提取，基于RF 算法 实现网络训练过程，解决了传统人工提取特征过度依赖专家经验，及传统 阈值 法受谐波影响较大因此准确率 波动 大的问题；采用的 随机森林 预测算法，其训练过程中，克服了传统方法中在监测到未知波形时无法正确辨识的问题，因此不仅能够识别多种已知缺陷，还可隔离未知缺陷，同时识别准确率高。，下面是一种断路器缺陷识别方法专利的具体信息内容。
1.一种断路器缺陷识别方法，其特征在于：
所述方法包括以下步骤：
步骤1：采集断路器分合闸线圈电流数据，将采集的断路器分合闸线圈电流数据分为训练集和测试集；
步骤2：预处理步骤1采集的分合闸线圈电流数据；
步骤3：提取预处理后数据的波形特征；
步骤4：基于步骤3提取的波形特征，识别断路器缺陷。
2.根据权利要求1所述的一种断路器缺陷识别方法，其特征在于：
所述方法还包括步骤5：测试集校核断路器缺陷识别准确率。
3.根据权利要求1或2所述的一种断路器缺陷识别方法，其特征在于：
步骤2所述预处理步骤1采集的分合闸线圈电流数据，包括：
步骤201：对所有分合闸线圈电流数据进行二次采样，统一数据维度并归一化；
步骤202：对归一化的数据进行特征波形粗提取，并对提取出的信号进行滤波和消噪。
4.根据权利要求3所述的一种断路器缺陷识别方法，其特征在于：
步骤201中，设数据维度分别为N1*1，N2*1，N3*1……，其中N1最小，则以数据量最小的N1为基准，将所有分合闸线圈电流数据进行二次采样。
5.根据权利要求3所述的一种断路器缺陷识别方法，其特征在于：
步骤202中，利用传统阈值法对归一化的数据进行特征波形粗提取。
6.根据权利要求1或2所述的一种断路器缺陷识别方法，其特征在于：
步骤3所述提取预处理后数据的波形特征，包括：
步骤301：根据实际需求确定CNN模型中每个环节的数据维度，构建CNN模型整体框架；
步骤302：基于构建的CNN模型与自动编码器基础结构，建立卷积编码器，对分合闸线圈电流波形进行特征提取。
7.根据权利要求6所述的一种断路器缺陷识别方法，其特征在于：
步骤302具体为：构造卷积层，以卷积核对输入样本进行卷积运算提取特征，采用激活函数输出特征映射：
设卷积核K是一个n*n(n≥1且n∈N+)维矩阵，在训练过程中随着迭代次数不断更新；
若已知输入样本I为a×b维矩阵和卷积核，则特征矩阵T的维度可表示为：
其中，1表示卷积核在样本上的滑动步长；
若假定1＝1，则特征元素可计算为：
其中，F(i,j)为特征映射的第i行、第j列的元素值；
设激活函数sigmod函数为σ(x)，其表达式为：
采用平均池化算子对上一个卷积层输出特征进行缩放映射，则
其中，w(u,v)表示池化层输入矩阵中的第u行第v列数值；p(a,b)表示池化层输出矩阵中的第a行、第b列数值；r表示参与池化区域的边界值。
8.根据权利要求1或2所述的一种断路器缺陷识别方法，其特征在于：
步骤4所述基于步骤3提取的波形特征，识别断路器缺陷，包括：
步骤401：基于训练集及其波形特征，构建并训练随机森林分类器；
步骤402：调参，直到校验精度达标，校验精度达标时，作为缺陷诊断依据。
9.根据权利要求8所述的一种断路器缺陷识别方法，其特征在于：
步骤401中，设训练集为T，特征参数F＝[F1,F2,F3,…Fk]；
首先计算T的信息熵及其经特征Ti(1≤i≤k)作用后的信息增益Gi(1≤i≤k)，选出最大的信息增益Gi对应的特征Ti作为根节点Tmax；
经过Tmax作用以后,训练集X分为X1,X2；
然后，对X1,X2分别计算其信息熵及经过特征Ti(i≠max)作用以后的增益G1i,G2i(i≠max),选出最大的信息增益G1i、G2i对应的特征Ti,Tj(i,j≠max)作为子节点T1max,T2max；
重复上述步骤,直到所有节点成为叶子节点。
10.根据权利要求9所述的一种断路器缺陷识别方法，其特征在于：
所述信息熵计算公式为：
其中，数据种类数为c，Pi为第i类样本在样本X中的比例；
所述信息增益计算公式为：
G(X,t)＝H(X)-Ht(X) (7)
其中，Ht(X)为在某项特征的作用下，样本X被分为多个子样本Xj(j＝1,2，…，n)时，样本X的信息熵，Ht(X)的计算公式为：
一种断路器缺陷识别方法
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