摘要
本发明提供了一种电力设备放电信号的分类方法,包括以下步骤:采集放电信号,并对放电信号进行预处理;对放电信号进行特征提取,以获取放电信号的时域特征、频域特征以及时频域特征;对放电信号的时域特征、频域特征以及时频域特征进行PAC降维;通过多个算法对放电信号以分别获得多个分类结果;对多个分类结果赋权并迭代计算,以获得实际分类结果。本发明通过采用多个算法多个算法进行分类,提高局部放电信号的分类准确度,并有效区分电磁干扰信号。传统方法需要大量的人工标注数据,而本方法通过自动聚类实现无监督分类,减少人工干预,提高算法的适应性和泛化能力。
技术关键词
电信号
分类方法
频域特征
电力设备
时域特征
轮廓系数
模糊C均值算法
空间索引技术
小波去噪方法
信号特征
密度聚类算法
短时傅里叶变换
电磁干扰信号
无监督分类
信号信噪比
工频噪声
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动作识别方法
动作识别模型
电信号
特征提取模块
级联
恶意代码分类方法
二进制粒子群算法
智能算法
随机森林
引入遗传算法
K均值聚类算法
分类方法
统计特征
旅客
特征工程
视频监控信息
预警方法
判断电力设备
数据
巡检预警系统
辐射源
识别系统
时域特征提取
频域特征提取
网络模块