[发明专利]基于核主元分析的支持向量机高压断路器故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于核主元分析的支持向量机高压断路器故障诊断方法，其特征在于：包括如下步骤：

(1)采集高压断路器的分合闸线圈电流曲线作为故障诊断的数据库，包括高压断路器在正常运行时的数据和高压断路器在异常运行时的数据；

(2)基于高压断路器在正常运行时的数据，建立核主元分析的模型；

(3)基于核主元分析的模型，检测异常数据样本；

(4)运用支持向量机进行故障诊断。

2.根据权利要求1所述的基于核主元分析的支持向量机高压断路器故障诊断方法，其特征在于：所述的步骤(1)中，高压断路器的分合闸线圈电流通过霍尔电流传感器进行采集。

3.根据权利要求1所述的基于核主元分析的支持向量机高压断路器故障诊断方法，其特征在于：所述的步骤(2)中，核主元分析模型的建立包括如下步骤：

(21)采集高压断路器在正常运行时的数据，根据采集到的数据建立训练样本数据矩阵X_m×n，第i个训练样本数据为x_i；

(22)选取核函数和核参数，计算训练样本数据矩阵的核矩阵K，对核矩阵K进行中心化处理得到K′；

(23)计算K′的协方差矩阵，计算所述的协方差矩阵的特征值λ_i以及特征向量p_i；

(24)对特征值λ_i按降序排列，得到λ′₁＞λ′₂＞L＞λ′_n，赋值λ_i＝λ′_i；对特征向量p_i进行正交化处理，得到p′₁，p′₂，L，p′_n，赋值p_i＝p′_i；将标准化数据矩阵Z_m×n分解为n个特征向量的外积和其中t_i为主元向量，反映了样本间的相互关联关系；

(25)计算排序后的特征值λ_i的累积贡献率L₁，L₂，L，L_n，根据设定阈值ε，若L_k≥ε，则提取主元向量的个数k；

(26)计算统计量SPE的值并确定置信限。

4.根据权利要求3所述的基于核主元分析的支持向量机高压断路器故障诊断方法，其特征在于：所述的步骤(3)中，异常数据样本的检测过程为：首先重新采集高压断路器运行过程中的数据，根据采集到的数据建立测试样本数据矩阵；然后采用与步骤(2)相同的方法，对测试样本数据矩阵计算核矩阵，直至计算出统计量的值；最后将计算出的统计量SPE的值与步骤(26)得到的置信限进行比较，若超过则判断为发生故障，否则正常。

5.根据权利要求3所述的基于核主元分析的支持向量机高压断路器故障诊断方法，其特征在于：所述的步骤(26)中：

计算统计量SPE的值为

SPE(i)=eieiT=Zi(I-PkPkT)ZiT]]>

其中，e_i为误差矩阵向量，Z_i为标准化数据矩阵向量，P_k＝[p₁，p₂，L，p_k]为正交化处理后的前k个特征向量，

确定置信限为

SPEα=θ1[Cαh02θ2θ1+θ2h0(h0-1)θ12+1]1h0]]>

其中

θi=Σj=k+1nλji(i=1,2,3)]]>

h0=1-2θ1θ33θ22]]>

C_α为正态分布在检验水平α下的临界值。