金属氧化物避雷器缺陷智能诊断系统及方法

金属氧化物避雷器缺陷智能诊断系统及方法，包括数据采集与预处理、特征提取与模型训练、实时诊断、异常检测与健康评估、自适应学习五个模块；数据采集与预处理模块采集避雷器测试点数据，通过接口连接测量设备，并存储于MySQL数据库；特征提取与模型训练模块从预处理数据中提取关键特征，用PCA和LDA降维，构建特征矩阵，使用机器学习算法进行模型训练和验证；实时诊断模块实时采集避雷器运行数据，监控运行状态，使用训练模型进行智能诊断；异常检测与健康评估模块监测运行数据异常模式，评估整体健康状态，提供健康报告；自适应学习模块根据新数据优化重新训练模型，更新参数智能诊断。提高了诊断的精确度和全面性，判断更为科学和准确。