典型文献
基于数据挖掘的电缆隧道附属设施故障自动化识别方法
文献摘要：
针对传统识别方法在识别电缆隧道附属设施故障时,存在识别精度低的问题,本文提出基于数据挖掘的电缆隧道附属设施故障自动化识别方法.分析电缆隧道附属设施故障分布结构,确定电缆隧道附属设施故障识别故障特征向量,提取电缆隧道附属设施故障特征;构建抗干扰滤波输出函数,利用数据挖掘对故障信号源平稳监测,通过抗干扰滤波处理实现电缆隧道附属设施故障信号去噪,实现故障信号特征保留,完成了电缆隧道附属设施故障的自动化识别.实验结果表明,本文方法无论是在正常情况下还是异常情况下,都可以提高电缆隧道附属设施故障的识别精度.
文献关键词：
数据挖掘技术;电缆隧道;自动化识别;特征提取;抗滤波处理
中图分类号：
作者姓名：
杨毅;高传薪
作者机构：
广东电网有限责任公司佛山供电局,广东 佛山 528000
文献出处：
引用格式：
[1]杨毅;高传薪-.基于数据挖掘的电缆隧道附属设施故障自动化识别方法)[J].自动化技术与应用,2022(12):39-42,63
A类：
故障自动化识别,抗滤波处理
B类：
电缆隧道,附属设施,设施故障,识别精度,故障分布,分布结构,故障识别,故障特征,特征向量,故障信号,信号源,信号去噪,信号特征,异常情况,数据挖掘技术
AB值：
0.145573
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