[发明专利]基于ICA-LVQ的高压断路器故障诊断方法有效
| 申请号： | 201910199081.5 | 申请日： | 2019-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN109901064B | 公开（公告）日： | 2021-02-12 |
| 发明（设计）人： | 黄新波;许艳辉;朱永灿;赵隆;田毅 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G01R31/327 | 分类号： | G01R31/327 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 燕肇琪 |
| 地址： | 710048 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于ICA‑LVQ的高压断路器故障诊断方法，具体按以下步骤实施：步骤1：选取典型的数据样本，按照3:1的比例分为训练集和测试集；步骤2：提取经步骤1所得的训练样本的输入特征向量，采用LDA算法进行降维处理，得到一个新的输入特征向量；步骤3：将步骤2得到的输入特征向量作为构建ICA‑LVQ神经网络的输入，经过训练学习输出故障分类结果，以此建立起基于ICA‑LVQ的高压断路器故障诊断模型；步骤4：将步骤3得到的高压断路器故障诊断模型对步骤1中的测试集样本进行分类，统计其分类准确率。本发明的基于ICA‑LVQ的高压断路器故障诊断方法能够准确实现高压断路器故障诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 ica lvq 高压 断路器 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
1.基于ICA‑LVQ的高压断路器故障诊断方法，其特征在于，具体按以下步骤实施：步骤1：选取典型的数据样本，按照3:1的比例分为训练集和测试集；步骤2：提取经步骤1所得的训练样本的输入特征向量，采用LDA算法进行降维处理，得到一个新的输入特征向量；步骤3：将步骤2得到的输入特征向量作为构建ICA‑LVQ神经网络的输入，经过训练学习输出故障分类结果，以此建立起基于ICA‑LVQ的高压断路器故障诊断模型；步骤4：将步骤3得到的高压断路器故障诊断模型对步骤1中的测试集样本进行分类，统计其分类准确率。
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