基于多维空间KNN的故障模式识别方法

AITNT
正文
推荐专利
基于多维空间KNN的故障模式识别方法
申请号:CN202511153535
申请日期:2025-08-18
公开号:CN121030494A
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于多维空间KNN的故障模式识别方法,属于变压器故障识别领域。针对传统方法在高维多参量数据处理中的准确率低、计算复杂度高等问题,通过对配电变压器多参数运行数据进行特征提取与归一化处理,采用多维空间的K近邻(KNN)算法实现故障模式的高效识别。该方法无需繁琐的模型训练,具有实现简单、识别速度快和适应性强等优点,能够有效提升故障诊断的准确率和实时性,适用于实际运行工况下各类配电变压器的故障模式识别需求。本发明为配电变压器的智能运维和安全管理提供了一种新型、实用的技术手段。
技术关键词
故障模式识别方法 配电变压器 样本 数据检索效率 交叉验证方法 模型预训练 KNN算法 归一化方法 数据分布 K近邻 连续型 多参数 度量 节点 数值 复杂度 邻居
系统为您推荐了相关专利信息
1
视频生成的方法、装置、电子设备、存储介质和产品
键特征 视频生成模型 查询特征 标签文本 融合特征
2
一种基于图神经网络的跨语言恶意软件检测系统及方法
恶意软件检测系统 节点 关系 高维特征向量 sigmoid函数
3
一种电池包热失控预警方法及装置
预警方法 图像语义识别 数据 样本 字符
4
基于自适应视觉情绪识别系统的鲁棒性增强方法及装置
情绪识别系统 对抗性 鲁棒性 视觉 数据
5
基于Stackelberg博弈和随机微分方程的碳交易博弈预测方法
配额 卖方企业 经验分布函数 Stackelberg博弈模型 LSTM模型
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号