摘要
本发明公开了一种断路器机械状态监测数据清洗方法,涉及数据清洗技术领域。一种断路器机械状态监测数据清洗方法,包括以下步骤:步骤一:利用EMD算法建立数据清洗模型;步骤二:获取实时监测数据并处理;步骤三:对所有监测数据逐一进行分解;步骤四:保对所有监测数据分解结果进行聚类;步骤五:将数据集之外的噪声点数据去除。本发明解决了现有技术获取的监测数据中容易存在噪声和缺失,导致对断路器的故障诊断不准确的问题,本发明使得清洗后的数据更加干净整洁,更好地提取实时监测的断路器状态数据的特征,有效提高数据质量,确保数据清洗后所保留的数据更好地反映了断路器的运行状态,提高了断路器故障诊断的准确性。
技术关键词
断路器机械状态
多维特征数据
储能机构
清洗方法
实时监测数据
判定参数
经验模态分解算法
EMD算法
信噪比参数
噪声
断路器故障诊断
振动实时监测
数据清洗技术
支持向量机模型
多尺度
三次样条插值
脉冲
系统为您推荐了相关专利信息
分类方法
轮廓系数
SVM分类器
最佳特征
双向长短期记忆网络
背衬轴承
不锈钢材料
高氮不锈钢
钢水氮含量
超细奥氏体晶粒
卷积长短时记忆网络
智能诊断方法
负荷
基准
实时监测数据
改性回收方法
高频涡流分选
智能成型系统
塑料母粒
智能识别算法
敏感性分析方法
关联算法
计算机可执行指令
企业
引入注意力机制