[發(fā)明專利]融合否定選擇算法和徑向基函數(shù)的電力設(shè)備診斷方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010809615.4
• 申請日: 2020-08-13
• 公開（公告）號: CN111931855A
• 公開（公告）日: 2020-11-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張述杰;王建訓(xùn);黃凱;苗軍;高明;孫振;路玉軍;朱民強;李堯;李帥;趙曉東;郭路宣;劉華玲
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)山東省電力公司淄博供電公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 淄博市眾朗知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 37316
• 代理人: 程強強

1.一種融合否定選擇算法和徑向基函數(shù)的電力設(shè)備診斷方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟S1，通過否定選擇算法對故障數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，并分類出不同的故障樣本；

步驟S2，通過徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)進行機器學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)配電設(shè)備的故障診斷。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的融合實值否定選擇算法和徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的電力設(shè)備預(yù)測性維護方法，其特征在于，步驟S1包括如下步驟：

步驟S101，將自體樣本S進行歸一化處理，產(chǎn)生隨機樣本X；

步驟S102，計算隨機樣本中的不定半徑的實值向量檢測器與每個檢測器DI的歐式距離Dd；

步驟S103，當(dāng)歐氏距離Dd大于檢測器檢測半徑時，計算隨機樣本X與每個自體樣本Si的歐式距離d；

步驟S104，計算d的最小距離min_d；

步驟S105，如果最小距離min_d大于自體半徑rs時，執(zhí)行步驟S106；如果最小距離min_d小于自體半徑rs時，執(zhí)行步驟S107；

步驟S106，檢測半徑r為min_d-rs，當(dāng)r大于0時，將樣本X放入集合器集合D中，當(dāng)r小于0時，將產(chǎn)生新的隨機樣本X；

步驟S107，將樣本X放入集合器集合D中。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的融合實值否定選擇算法和徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的電力設(shè)備預(yù)測性維護方法，其特征在于，步驟S2包括如下步驟：

步驟S201，利用已有的故障征兆和診斷結(jié)果對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行離線訓(xùn)練，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過權(quán)值記憶故障征兆與診斷結(jié)果之間存在的對應(yīng)關(guān)系；

步驟S202，將得到的故障征兆加到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入端，利用訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行故障診斷，并得到相應(yīng)的診斷結(jié)果。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的融合實值否定選擇算法和徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的電力設(shè)備預(yù)測性維護方法，其特征在于，步驟S2中的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)中的為輸入樣本向量與權(quán)值向量的距離，傳遞函數(shù)，傳遞函數(shù)輸入量為與單位向量的差值，輸出值范圍為[0,1]。