[发明专利]一种便携式计量自动化终端故障诊断装置及其诊断方法

权利要求书

1.一种便携式计量自动化终端故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)采集数据：检测子模块采集计量自动化终端设备的各类数据，具体包括控制数据、遥信数据、冻结数据、对时数据、电压合格率数据；

(2)信息归一化处理：检测子模块对采集到的计量自动化终端设备的各类数据进行标准归一化处理，将各类数据的数据样本转化为[0,1]范围内的数值，以作为各类Adaboost弱分类器的输入变量；

(3)各类Adaboost分类器权重的训练：对各类数据的N个数据样本初始化训练数据权重，每一个训练样本开始被赋予相同的权值：1/N，通过输入模糊化的采集到的异常数据和输出的不同故障类型，通过多次迭代计算，权重更新过的数据样本集用于训练下一个数据样本集，并将训练得到的各个Adaboost弱分类器组合成Adaboost强分类器，并加大分类误差小的Adaboost弱分类器的权重，降低分类误差率大的Adaboost弱分类器的权重；各类Adaboost分类器权重的训练具体包括以下步骤：

1)对各类数据的N个数据样本初始化训练数据权重，每一个训练样本开始被赋予相同的权值：1/N；D1为训练样本的权值矩阵：

D1＝(w₁₁,w₁₂...w_1i...,w_1N),

2)进行多次迭代，用m代表迭代次数，在整个迭代过程中，针对采集到的不同异常数据导致的不同故障类型，采用具有权值分布的数据样本集学习，得到基本分类器Gm(x)：

3)计算Gm(x)在学习数据样本集上的分类误差率e_m，即被G_m(x)误分类样本的权重之和：

其中w_mi为第m次迭代各个训练样本的权重；

4)计算Gm(x)的系数，其中α_m表示Gm(x)在分析最终故障原因的Adaboost分类器的重要程度：

5)更新训练值权重的分布，用于下一轮的权重更新，其中Zm是权重规范化因子：

D_m+1＝(w_m+1,1,w_m+1,2...w_m+1,i...,w_m+1,N)；

6)迭代完成后，组合各个弱分类器从而得到最终的强分类器：

(4)在所述的Adaboost强分类器基础上对神经网络进行训练：将计量自动化终端的各种故障原因和故障可能性作为输入量，通过加权Adaboost强分类器得到的采集的各类数据作为输出；训练时，将各类故障原因作为输入变量，各类故障的历史数据作为输出变量，利用神经网络进行特征提取和训练；

(5)利用训练好的Ababoost强分类器和神经网络对计量自动化终端采集的各类数据进行分类，并对于接收的信号进行提取特征，利用支持向量机为所提取的特征找到最优的分类面，即最准确的故障类型分类。

2.根据权利要求1所述的一种便携式计量自动化终端故障诊断方法，其特征在于：所述步骤(2)中对采集到的计量自动化终端设备的各类数据进行标准归一化处理，将各类数据的数据样本转化为[0,1]范围内的数值，具体包括以下步骤：设有K个评价数据指标和M次的采集数据，x_ij为第i项数据指标的第j次数据采集的值，对其进行标准归一化处理得归一化后的第i项数据指标的第j次数据采集的值r_ij：

其中分别为第K项数据指标中第j次数据采集的值的最大值与最小值。

3.根据权利要求1所述的一种便携式计量自动化终端故障诊断方法，其特征在于：所述步骤(3)中的异常数据包括电压数据、电流数据、本地通信模块读写数据流、远程通信模块数据流、开关量输入输出状态数据。

4.根据权利要求1所述的一种便携式计量自动化终端故障诊断方法，其特征在于：所述步骤(3)中的故障类型包括电压电流接线错误、本地通信模块异常、远程通信模块异常、开关量输入输出模块异常。

5.用于实施权利要求1-4任一所述的一种便携式计量自动化终端故障诊断方法的装置，其特征在于：包括检测子模块、电源管理模块和人机交互模块；检测子模块与人机交互模块连接；电源管理模块分别与检测子模块和人机交互模块连接；所述人机交互模块用于输入相关指令进行配置信息，所述检测子模块用于检测终端故障；所述电源管理模块为检测子模块和人机交互模块提供电源；所述检测子模块包括主控模块、本地通信模块、远程通信模块、开入开出模块、交流采样模块和抄表模块；所述主控模块分别与本地通信模块、远程通信模块、开入开出模块、交流采样模块、抄表模块和人机交互模块连接；

所述主控模块用于控制终端故障检测、诊断以及通信；

所述本地通信模块包括载波通信模块、微功率无线通信模块；

所述远程通信模块用于上传采集的电能量数据；

所述开入开出模块具有若干路开关输入、若干路开关输出，用于测试计量自动化终端开关量输入输出是否正常；

所述交流采样模块用于采集三相电压数据、三相电流数据；

所述抄表模块用于模拟电表，用于提供计量自动化终端抄读电表的数据。