摘要
本申请涉及电器测试技术领域,公开了一种电力检测方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括:对目标电器进行电力数据采集,得到原始电力数据序列;对所述原始电力数据序列进行相空间重构,得到相空间数据集;对所述相空间数据集进行最大重叠离散小波变换,得到多层次信号特征;采用数学形态学技术对所述多层次信号特征进行隔离能量特征计算和异常特征判定,得到多个异常特征;对所述多个异常特征进行累积能量特征和方向特征分析,得到每个异常特征的异常位置信息;采用堆叠广义加性模型和随机森林算法对所述多个异常特征和所述异常位置信息进行故障预测,得到所述目标电器的故障预测结果,本申请提高了电器的故障预测准确率。
技术关键词
电力检测方法
信号特征
数学形态学技术
离散小波变换
多层次
能量特征值
数据
电力检测设备
随机森林
时间同步
电力检测装置
残差预测
序列
电器测试技术
主成分分析算法
编码特征
特征选择
广义
系统为您推荐了相关专利信息
感知特征
融合特征
加权特征
多层次特征提取
深度卷积神经网络
牲畜
溯源信息
深度学习分析
服务注册中心
物联网设备
癫痫发作预警方法
编码向量
跨模态
癫痫发作预警系统
运动
路径优化算法
路径优化策略
预测交通流量
图像拍摄设备
多层次结构