[发明专利]一种识别受试对象暂降敏感特征与关键判断参数的方法

摘要

本发明提供一种识别受试对象暂降敏感特征与关键判断参数的方法，本发明通过对典型受试对象的大量测试，通过构建参数偏离度指标对测试数据进行分析，从理论上给出关键判断参数的选择依据，同时通过暂降特征与参数之间的相关性分析，为暂降特征的选择提供导向性，以解决测试时电压暂降特征与关键参数选择的盲目性问题，由于建立了判断参数与暂降特征间的关系，便于更好的识别出一些特殊的参数暂降敏感组合，为测试时所考虑的暂降特征以及受试对象关键判断参数的选取提供充分的参考。

主权项

1.一种识别受试对象暂降敏感特征与关键判断参数的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：/n步骤1.获取测试数据/n在多个暂降幅值以及一定持续时间长度下进行测试，记录各电压暂降特殊特征单独变化时，可观测参数在暂降期间的稳定值；/n步骤2.参数变化程度标准化/n受试对象的各可观测参数均有其维持正常工作状态的阈值范围，当参数超过阈值后，受试对象便被界定为非正常运行；/n参数的变化程度通过下式来进行量化：/n /n其中，P_lim为参数的极限值，P_n为参数的额定值，P_r为参数在对应电压暂降特殊特征的最终稳定值，其处于P_lim与P_n间，D为参数的偏离度，当参数处于正常运行状态时，D接近0，当参数越限时，D为1；/n步骤3.建立电压暂降特殊特征与参数变化程度间的联系/n由步骤1、2得到某个电压暂降特殊特征与参数偏离度D之间的一一对应关系，将这些数据绘制在以特征与D构成的二维坐标图中，分析得到其相关性，通过采用回归分析方法可建立对应特征与D之间的定量关系；/n步骤4.筛减与优化样本空间/n通过筛选高频率暂降事件下的样本来降低算法复杂度，同时剔除因偶然因素获得的异常点，使得算法结果更具有代表性与可靠性；/n步骤5.平均重要度指标构建/nΔ_Vk每行所有元素的均值为该行所有对应的特殊暂降特征在暂降幅值V_k下所获得的分数G_Ch-Vk，即：/n /n偏离度矩阵Δ_Vk，表示对应暂降幅值Vk下的偏离度矩阵，将各幅值的暂降发生的频次进行归一化后，将其作为对应电压暂降特殊特征获得的分数G_Ch-Vk的权重w_k，对各暂降幅值下获得的分数G_Ch-Vk进行加权求和后的值作为该电压暂降特殊特征的平均重要程度S_eq-Ch，即：/nS_eq-Ch＝w₁·G_Ch-V1+w₂·G_Ch-V2+...+w_n·G_Ch-Vn/nΔ_Vk每列所有元素的均值为该列所对应的可观测参数在暂降幅值V_k下所获得的分数G_p-Vk，即：/n /n对各暂降幅值下获得的分数G_P-Vk进行加权求和后的值作为该可观测参数的平均重要程度S_eq-P，即：/nS_eq-P＝w₁·G_P-V1+w₂·G_P-V2+...+w_n·G_P-Vn/n通过各电压暂降特殊特征的平均重要程度指标S_eq-Ch与各可观测参数的平均重要度指标S_eq-P可以在统计层面上确定出电压暂降测试所需考虑的电压暂降特殊特征与关键判断参数；/n步骤6.特殊敏感特征与参数组合/n因为个别的极度敏感组合可能是导致受试对象故障的潜在原因,对于每个偏离度矩阵中最大值元素所对应可观测参数与电压暂降特殊特征的组合也需要加以考虑。/n