資料介紹
利用智能開關(guān)柜多源監(jiān)測數(shù)據(jù)識別其異常狀態(tài)和故障類型,可實現(xiàn)配電設(shè)備高效精細(xì)的運維管理。為提取開關(guān)柜的故障特征,利用傳感器監(jiān)測開關(guān)柜電壓、電流、溫濕度和閃光信號等狀態(tài)量,通過引入降半梯形云模型量化狀態(tài)量時間序列的復(fù)合延遲向量間的相似度,由此軟化多變量多尺度樣本熵相似容限判據(jù),進(jìn)而獲取包含多個時間尺度的開關(guān)柜多通道狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的多變量多尺度云樣本熵(MMCSE)故障特征向量;依據(jù)分段半降正態(tài)云模型量化開關(guān)柜故障樣本間關(guān)聯(lián)關(guān)系的不確定性,綜合樣本空間的區(qū)域差異性和分散性計算樣本隸屬度,形成改進(jìn)的模糊支持向量機(FSVM)特征分類方法,實現(xiàn)了開關(guān)柜不同故障類型的識別。根據(jù)現(xiàn)場實時監(jiān)測數(shù)據(jù),驗證結(jié)果表明所提方法具有較高的分類正確性。
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