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基于近邻成分分析和k近邻学习融合的变压器故障诊断方法和系统

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本发明公开了一种基于近邻成分分析和k近邻学习融合的变压器故障诊断方法：(a)构建近邻成分分析模型并对其进行训练，包括步骤：(1)采集不同故障类型变压器油色谱样本数据(2)对变压器油色谱样本数据进行预处理(3)分别计算各故障类型变压器油色谱样本数据的关联规则支持度，得到初始度量矩阵M0(4)将初始度量矩阵M0和经过预处理的变压器油色谱样本数据输入经过超参数调优的近邻成分分析模型，进行训练，近邻成分分析模型输出度量矩阵M(5)采用度量矩阵M对各故障类型变压器油色谱样本数据进行映射，得到经过训练的近邻成分分析模型(b)将实测变压器油色谱样本数据输入经过训练的近邻成分分析模型，进而输出变压器故障类型。

著录项

公开/公告号CN111680726A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-09-18

原文格式PDF
申请/专利权人国网上海市电力公司;华东电力试验研究院有限公司;上海交通大学;
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申请/专利号CN202010469134.3
发明设计人陈洪岗;王劭菁;任茂鑫;任辰;徐鹏;李雅欣;侯慧娟;盛戈皞;江秀臣;
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申请日2020-05-28
分类号G06K9/62(20060101);G06Q10/06(20120101);G06Q50/06(20120101);G01R31/62(20200101);
代理机构31228 上海东信专利商标事务所(普通合伙);
代理人杨丹莉;李丹
地址 200120 上海市浦东新区源深路1122号
入库时间 2023-06-19 08:19:12

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2023-06-20

授权

发明专利权授予

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