[发明专利]基于改进仿射传播聚类的高压断路器故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于改进仿射传播聚类的高压断路器故障诊断方法，包括下列步骤：

(1)收集训练样本数据

收集断路器正常和各类故障状态下的线圈电流波形特征值样本共n个组成训练样本集合X＝{x₁，x₂，……，x_n}。

(2)应用改进仿射传播聚类算法对训练样本集合X进行聚类，计算过程如下：

(2.1)确定聚类算法内的相关参数：

确定样本集合X中的样本个数N以及各样本维度m；确定首选项p的扫描空间与扫描步长p_step；宽度系数σ的扫描空间与扫描步长σ_step；确定仿射传播聚类最大迭代次数T；聚类阻尼因子η；确定高斯常数σ_s，评估指标权重ζ；

(2.2)构造相似度矩阵

基于样本集合X与参数p_l、σ_l根据下式构造相似度矩阵S_l，其中p_l为首选项p的扫描空间中某一步的取值，σ_l为宽度系数σ扫描空间中的某一步取值：

式中d(x₁，x₂)为样本x₁与x₂间的欧式距离；

(2.3)将相似度矩阵作为输入数据进行仿射传播聚类，对S_l进行聚类；

(2.4)计算聚类结果综合评估指标

聚类结果综合评价指标Ocq表示为：

Ocq＝ξ×Cmp+(1-ξ)×Sep

式中：Cmp是聚类密集性指标；Sep是聚类临近性指标；ζ是平衡聚类密集性与聚类临近性的权重，Ocq越小代表聚类中心与结果质量越高；

聚类结果c_h的聚类密集性指标表示为：

其中C是聚类个数，var(X)为簇内方差，计算公式为：

其中，是X的均值，D是矢量之间的距离，计算公式为：

其中是x₁中第k个特征量，是x₂中第k个特征量

聚类结果c_h的聚类临近性Sep指标表示为：

其中为σ_s高斯常数，o_i为聚类c_i的聚类中心；

在所有的聚类结果中，选择综合评估指标最小时对应的聚类结果作为最优聚类结果，从而获得最优聚类中心及最优宽度系数；

(3)判断测试样本故障类别

计算测试样本与各个最优聚类中心的相似度；若相似度结果中最大值小于预定阀值则确定其属于训练样本中不包含的未知故障；若相似度结果中最大值大于预定阀值则可确定该训练样本属于相似度结果最大值对应的聚类中心所表示的故障类别。