[發明專利]一種基于改進線性判別分析的絕緣紙老化程度識別方法在審
| 申請號： | 202210142793.5 | 申請日： | 2022-02-16 |
| 公開（公告）號： | CN114965342A | 公開（公告）日： | 2022-08-30 |
| 發明（設計）人： | 李元 | 申請（專利權）人： | 陜西星佑未來電氣科技有限公司 |
| 主分類號： | G01N21/3563 | 分類號： | G01N21/3563;G01N21/359;G06K9/62 |
| 代理公司： | 河南省古格知識產權代理事務所(普通合伙) 41197 | 代理人： | 陳娟 |
| 地址： | 710086 陜西省咸陽市西咸新區灃東新*** | 國省代碼： | 陜西;61 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 改進 線性 判別分析 絕緣紙 老化 程度 識別 方法 | ||
1.一種基于改進線性判別分析的絕緣紙老化狀態識別方法，其特征在于，包括以下步驟：
1)收集不同老化程度的絕緣紙樣本，使用近紅外光譜儀檢測樣本的近紅外光譜數據，得到不同老化程度絕緣紙近紅外光譜數據矩陣X；
2)依據樣本的聚合度值將其分為不同的老化種類，各類樣本的光譜數據分別為Xk；
3)將不同老化狀態的絕緣紙樣本兩兩分組；
4)對每一組樣本分別利用線性判別分析方法建立基于光譜數據的絕緣紙老化狀態的二分類模型；
5)利用一對一策略將各組絕緣紙老化狀態識別模型進行整合，得到綜合識別模型。
2.根據權利要求1所述的一種基于改進線性判別分析的絕緣紙老化狀態識別方法，步驟2中，依據樣本的聚合度值將其分為不同的老化種類，各類樣本的光譜數據分別為Xk，k＝1,2,3,4，具體為：
若樣本聚合度值小于350，則分為第I類；若樣本聚合度值在350-600之間，分為第II類；若樣本聚合度值在600-850之間，分為第III類；若樣本聚合度值大于850，則分為第IV類，對應的各類光譜數據矩陣分別為X1，X2，X3，X4。
3.根據權利要求1所述的一種基于改進線性判別分析的絕緣紙老化狀態識別方法，步驟3中，將不同老化狀態的絕緣紙樣本兩兩分組，共分為六組樣本，具體為：
{X1，X2}，{X1，X3}，{X1，X4}，{X2，X3}，{X2，X4}，{X3，X4}。
4.根據權利要求1所述的一種基于改進線性判別分析的絕緣紙老化狀態識別方法，步驟4中，利用線性判別分析方法建立基于光譜數據的絕緣紙老化狀態二分類模型，具體為：
1)計算各類樣本光譜數據的平均向量μk：
式中，μk為第k類樣本的平均向量，xk(i)為第k類樣本的光譜數據；
2)分別計算類間光譜散度矩陣SB與類內光譜散度矩陣SW：
式中，mi、mj分別為第i、j類樣本的平均向量，m為所有樣本的平均向量，xi為第i個樣本的光譜數據，N為樣本容量；
3)求解矩陣SW-1SB特征值與特征向量，并選擇其中特征值最大的特征向量構成特征矩陣W：
SW-1SBν＝λν
式中，v為特征向量，λ為特征值，選擇特征值較大的特征向量構成特征矩陣W；
4)基于矩陣W對原始光譜數據以及平均向量進行變換，獲得轉換后的光譜數據以及中心點，并對樣本的老化狀態進行分類，具體為：
Y＝X×W
centers＝mean×W
式中，Y為轉換后的光譜數據，centers為轉換后的樣本中心點，依據轉換后樣本光譜與中心點的歐氏距離，將其判斷為最臨近的老化類。
5.根據權利要求1所述的一種基于改進線性判別分析的絕緣紙老化狀態識別方法，其特征在于，步驟5)中，利用一對一策略將各組絕緣紙老化狀態二分類模型進行整合，得到綜合識別模型，具體為：利用建立得到的每一組二分類老化識別模型對未知樣本進行評估，依據每一個模型的評估結果，按照投票方法得到最終的識別結果。
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