摘要
本申请涉及换电柜在线监测技术领域,公开了一种换电柜的数据在线监测方法及系统。方法包括:对换电柜的电流信号和电压信号进行实时数据采集,得到初始数据集合;进行小波变换,得到小波细节系数集合并计算小波细节系数的均方根值、小波能量偏度和小波能谱信息熵,得到特征参数集合;进行小波包分解并提取小波包子带能量、能量熵和能量偏度,得到子带特征向量集合;对特征参数集合和子带特征向量集合进行稀疏自编码器处理和特征融合,得到深层特征集合;进行特征增强映射以最小化深层特征集合中的类内距离,得到增强特征集合;将增强特征集合输入回声状态网络进行故障分类,得到换电柜的目标故障类型,本申请提高了换电柜的数据在线监测准确率。
技术关键词
数据在线监测方法
编码特征
编码器
小波包能量矩阵
回声状态网络
实时数据采集
投影特征
数据在线监测系统
解码器
信息熵
稀疏特征
包子
带能量
特征值
电流
电压
Mallat算法
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机器学习分类方法
旋转编码器
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