[发明专利]基于主成分分析和模糊分类的验电评估方法和装置

权利要求书

1.一种基于主成分分析和模糊分类的验电评估方法，其特征在于，包括：

获取多组采样数据，所述采样数据为时域数据；

采用离散傅里叶算法，将所述时域数据按频域展开得到频域数据；

采用主成分分析法结合所述频域数据，分析出对时域成分累加贡献率超过预设累加贡献率的频域主成分；

采用模糊分类算法结合所述频域主成分，根据最大隶属原则和赋值计算得出带电阈值并计算验电评价结果。

2.根据权利要求1所述的基于主成分分析和模糊分类的验电评估方法，其特征在于，在获取多组采样数据之后，还包括：

对所述多组采样数据采用复化梯形优化算法进行优化，减少时域波形采样误差。

3.根据权利要求1所述的基于主成分分析和模糊分类的验电评估方法，其特征在于，所述频域数据选择前10组频率。

4.根据权利要求3所述的基于主成分分析和模糊分类的验电评估方法，其特征在于，在将所述时域数据按频域展开得到频域数据之后，还包括：

对所述频域数据进行标准化处理。

5.根据权利要求1所述的基于主成分分析和模糊分类的验电评估方法，其特征在于，所述预设累加贡献率大于等于85％。

6.根据权利要求1所述的基于主成分分析和模糊分类的验电评估方法，其特征在于，采用模糊分类算法结合所述频域主成分，根据最大隶属原则和赋值计算得出带电阈值并计算验电评价结果，包括：

构建所述频域主成分的权重系数矩阵和评价矩阵；并结合所述权重系数矩阵和所述评价矩阵，构建模糊评判集；

根据所述模糊评判集并结合最大隶属原则和赋值计算得出带电阈值并计算验电评价结果。

7.一种基于主成分分析和模糊分类的验电评估装置，其特征在于，包括：

采样模块，用于获取多组采样数据，所述采样数据为时域数据；

时域-频域转换模块，用于采用离散傅里叶算法，将所述时域数据按频域展开得到频域数据；

主成分分析模块，用于采用主成分分析法结合所述频域数据，分析出对时域成分累加贡献率超过预设累加贡献率的频域主成分；

模糊分类模块，用于采用模糊分类算法结合所述频域主成分，根据最大隶属原则和赋值计算得出带电阈值；

综合评价模块，用于计算验电评价结果。

8.根据权利要求7所述的基于主成分分析和模糊分类的验电评估装置，其特征在于，还包括：

数据优化模块，用于对所述多组采样数据采用复化梯形优化算法进行优化，减少时域波形采样误差。

9.根据权利要求7所述的基于主成分分析和模糊分类的验电评估装置，其特征在于，还包括：

标准化模块，用于对所述频域数据进行标准化处理。

10.根据权利要求7所述的基于主成分分析和模糊分类的验电评估装置，其特征在于，所述模糊分类模块包括：

模糊评判集获取模块，用于构建所述频域主成分的权重系数矩阵和评价矩阵；结合所述权重系数矩阵和所述评价矩阵，构建模糊评判集；

验电评价结果计算模块，用于根据所述模糊评判集并结合最大隶属原则和赋值计算得出带电阈值并计算验电评价结果。