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变电站高电压试验设备故障诊断方法研究
文献摘要：
由于高电压试验设备的数据具有线性不可分割的属性特征,导致对其故障诊断的难度较大,为此,本文提出一种变电站高电压试验设备故障诊断新方法.该方法将高电压试验设备运行信号包络谱作为特征提取基准数据,将频率信息作为特征参量,通过Hilberx变换将数据映射到高维空间中,在超平面实现高电压试验设备数据特征提取,以提取的设备运行数据特征参量为基础建立关联关系,结合决策树理论划分当前数据集中的最优特征,并根据各个特征节点与其的距离,从而实现对其故障的诊断.实验测试结果表明,该新方法诊断故障的精确率始终稳定在94.00％以上,召回率和F值也稳定在90.00％左右.
文献关键词：
变电站;高电压试验设备;故障诊断;惩罚因子;决策树理论;最优特征参量
中图分类号：
作者姓名：
孙立群;张灿
作者机构：
国网江苏省电力有限公司南京供电分公司,江苏南京210000
文献出处：
引用格式：
[1]孙立群;张灿-.变电站高电压试验设备故障诊断方法研究)[J].电气传动自动化,2022(06):30-32,29
A类：
高电压试验设备,Hilberx,决策树理论,最优特征参量
B类：
变电站,设备故障诊断,故障诊断方法,有线,不可分割,属性特征,设备运行,信号包络,包络谱,数据映射,射到,高维空间,超平面,数据特征,运行数据,关联关系,分当,特征节点,实验测试,精确率,召回率,惩罚因子
AB值：
0.224122
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