摘要
本发明涉及开关测试技术领域,提出了一种负荷开关性能检测方法、系统、电子设备及存储介质,获取负荷开关的多源检测数据,对多源数据进行标准化处理以及数据融合;采用核主成分分析对融合后的数据进行特征提取与高阶降维;针对构建的动态性能评估模型,动态更新动态性能评估模型权重;基于更新后的权重,通过设置的调节机制进行非线性反馈,将得到的反馈值与当前时刻的主成分特征融合,得到负荷开关性能预测结果。能够及时响应负荷开关状态的变化,有效预测和诊断潜在的性能趋势和故障,从而为负荷开关维护决策提供依据。解决了现有技术中负荷开关的性能检测滞后以及性能检测准确性低的问题。
技术关键词
核主成分分析
性能检测方法
神经网络模型
多源检测数据
数据融合方法
动态更新
开关测试技术
负荷开关状态
学习方法
性能检测系统
计算机
非线性特征
电子设备
传感器
信噪比
因子