摘要
本发明属于断路器故障诊断技术领域,具体涉及一种断路器故障诊断方法和系统、计算机设备和存储介质。该方法的具体过程为:获取用于判断断路器子系统是否发生故障所需的特征参量,并输入至与该子系统对应的故障诊断模型中,得到该子系统是否发生故障的判断结果;其中,若用于判断子系统是否发生故障所需的特征参量的个数小于等于设定数量阈值,则对神经网络进行训练得到与该子系统对应的故障诊断模型,否则对支持向量机进行训练得到与该子系统对应的故障诊断模型。本发明实现了依据所需的特征参量的维度高低来有针对性地选择更为合适的网络模型进行故障诊断,针对不同的子系统均能提高其故障诊断的精度。
技术关键词
断路器故障诊断方法
特征参量
故障诊断模型
子系统
断路器故障诊断系统
BP神经网络
支持向量机
断路器故障诊断技术
分闸距离
断路器动作机构
分合闸线圈电流
传动系统
计算机设备
遗传算法寻优
机械振动信号
聚类算法
触头超程
系统为您推荐了相关专利信息
寿命预测方法
大型发电机
BP神经网络
特征参量
发电机定子绝缘
螺旋冷冻机
关键点识别
监测传感器
冷冻机部件
立体模型
健康状态数据
脉冲加热方法
电池
故障诊断模型
参数
信息集成方法
集成管理系统
数据交换协议
指标
数据质量检验
新能源并网系统
概率评估方法
子系统
开环模式
概率分布函数