[发明专利]基于非监督机器学习算法的状态分析方法及其应用模块在审
| 申请号： | 201910815181.6 | 申请日： | 2019-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN110443376A | 公开（公告）日： | 2019-11-12 |
| 发明（设计）人： | 冯文昕;李道豫;邱志远;谭劲;任淘;周培;刘浩;邢方勃;姚纳;汤勇;王瑾;朱楚伟;黄波 | 申请（专利权）人： | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司贵阳局;南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 广州科粤专利商标代理有限公司 44001 | 代理人： | 邓潮彬;黄培智 |
| 地址： | 550081 贵州*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于非监督机器学习算法的状态分析方法，包括以下步骤：1、对远端模块进行编号；2、对远端模块的输出信号进行采集；3、对采集到的远端模块的输出信号进行整理，建立样本点集合，并将所采集的远端模块的输出信号与样本点集合中的点一一对应；4、将样本点集合中的点代入非监督机器学习算法，以判定远端模块的工作状态。本发明还公开了一种实现所述基于非监督机器学习算法的状态分析方法的应用模块，包括：能量管理装置、模拟信号采集装置和数字信号处理装置。具有解决了正向和反向的样本无法获取的问题，弥补了无法采用有监督机器学习算法进行故障建模和工作状态预判的不足等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 机器学习算法 远端模块 输出信号 状态分析 样本点 集合 应用模块 采集 监督 模拟信号采集装置 数字信号处理装置 能量管理装置 故障建模 预判 正向 样本 判定 | ||
【主权项】：
1.一种基于非监督机器学习算法的状态分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对n个远端模块进行编号，所述n为正整数；步骤2、分别对n个远端模块的输出信号进行采集；步骤3、对采集到的n个远端模块的输出信号进行整理，建立样本点集合，并将所采集的n个远端模块的输出信号与样本点集合中的点一一对应；步骤4、将样本点集合中的点代入非监督机器学习算法，以判定远端模块的工作状态。
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