[发明专利]一种基于云样本熵的中低压设备故障特征选择方法

摘要

本发明公开了一种基于云样本熵的中低压设备故障特征选择方法，该方法通过对获取到的多个状态量进行标准化而得到多个时间序列向量，以及对多个时间序列向量分别进行重构而得到多个复合延迟向量；然后，根据基于各复合延迟向量两两之间距离的概率分布，构建以期望Ed、熵End、超熵Hed为数字特征的半降梯形云模型，并利用该半降梯形云模型，计算状态量的云样本熵，然后，基于拉普拉斯分值法对云样本熵的重要度进行排序，并根据云样本熵的重要度的排序结果，完成中低压设备的故障特征选择。因此，本发明通过半降梯形云模型量化样本间关联关系的不确定性，并作为云样本熵的重要度的判断依据，从而能够有效地分析出开关柜的故障特征。