[发明专利]一种交联聚乙烯电缆的健康状态评估方法

权利要求书

1.一种交联聚乙烯电缆的健康状态评估方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、综合考虑内外部因素对交联聚乙烯电缆的影响因素以及电缆内部因素，选取评估电缆健康状态参量，并定义健康状态类别；

步骤2、根据Relief-F特征选择算法计算评估电缆健康状态参量权重值，筛选与交联聚乙烯电缆健康状态强相关的特征；具体过程为：

提取多组评估电缆健康状态参量组成多组样本，多组样本数据构成样本数据集J、评估电缆健康状态参数的总个数为c、健康状态类别总个数为t；

将评估电缆健康状态参量中的各参量作为一个特征，对各评估电缆健康状态参量通过测量仪器分别多次测量评估电缆健康状态数据，将每次测量的评估电缆健康状态数据作为一组样本数据，对多组样本数据的评估电缆健康状态数据进行归一化处理；得到第i个样本x_i的第j个特征归一化的计算公式为：

其中x_i'_,j为样本x_i归一化之后的第j个特征上的值；x_i,j为元样本x_i的第j个特征上的值；β_j为所有样本在第j个特征上的均值；S_j为所有样本在第j个特征上的标准差；

将各维特征的样本都进行相应的归一处理，便可得到归一化后的数据集J'，随机选取数据集J'中80％数据作为训练集D,另一部分作为测试集；

设各维特征的特征权重值W初始化为0，每次抽样都会更新权值，设样本的抽样次数为m，最近邻样本个数为r；从训练集D中选择一个训练样本x，该训练样本属于的类别为y；首先找到x的r个最近样本集H，用H_a表示同类样本集的第a个样本；同样从x的各个不同类样本集中分别找到r个最近邻样本构成不同类临近样本集F，用F_k,b表示第k个非同类样本集的第b个样本；

抽样结束后，第j个特征的特征权重为：

其中，diff(T_j,x,H_a)是训练样本x和同类样本集的第a个样本H_a在第j个特征上的距离；是训练样本x和F_k,b在第j个特征上的距离；P_k表示第k类样本在训练集D中出现的概率；P_y表示训练样本x所属类在训练集D中出现的概率；

计算出各特征的权重后将c个特征权重从大到小进行排序，设置一个阈 值Γ，对特征权重进行累加，直到累加值超过了特征权重总和的Γ倍；将剩余特征权重对应的特征删除，得到与交联聚乙烯电缆健康状态强相关的特征；

步骤3、根据步骤2得到的特征计算样本到了类中心的加权欧式距离；

步骤4、设计基于加权欧氏距离的模糊支持向量机隶属度函数，通过隶属度函数计算各样本数据的隶属度；

步骤5、根据各样本数据的隶属度，实现特征加权的模糊支持向量机算法模型，采用投票机制输出交联聚乙烯电缆健康状态评估结果。

2.根据权利要求1所述一种交联聚乙烯电缆的健康状态评估方法，其特征在于，步骤1所述外部因素对交联聚乙烯电缆的影响因素包括年负荷情况、温度及敷设情况、湿度、污秽度、以及蚁害、地质灾害、外力破坏，所述电缆内部因素包括局部放电量、电缆主绝缘/外套层绝缘电阻、互层过电压保护器对地绝缘电阻、电缆线芯温度、电缆腐蚀度、接地电流、运行年限、缺陷及检修情况。