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一种基于决策树识别断路器操动机构振动的方法及系统 

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申请/专利权人:中国电力科学研究院有限公司;国网山东省电力公司济宁供电公司;国家电网有限公司

摘要:本发明公开了一种基于决策树识别断路器操动机构振动的方法及系统,属于电气设备监测技术领域。本发明方法包括:将初始数据库按照预设比例分为训练样本和测试样本,将样本属性作为训练样本的属性;对具备样本属性的训练样本输入决策树进行训练,建立CART分类树;对建立的CART分类树与测试样本进行测试,确定CART分类树,对识别断路器操动机构运行状态的准确率,并根据准确率,确定CART分类树的有效性;若CART分类树具备有效性,将目标断路器操动机构的运行状态数据输入至CART分类树,通过CART分类树识别目标断路器操动机构的振动情况。本发明提供了训练数据收集更为精准且迅速,且训练特征更为有效,训练出的决策树识别精度高。

主权项:1.一种基于决策树识别断路器操动机构振动的方法,所述方法包括:针对断路器操动机构运行状态的初始数据,将初始数据库按照预设比例分为训练样本和测试样本,对初始数据进行预处理,确定断路器操动机构运行状态的样本属性,将样本属性作为训练样本的属性;对具备样本属性的训练样本输入决策树进行训练,建立CART分类树;对建立的CART分类树与测试样本进行测试,确定CART分类树,对识别断路器操动机构运行状态的准确率,并根据准确率,确定CART分类树的有效性;若CART分类树具备有效性,将目标断路器操动机构的运行状态数据输入至CART分类树,通过CART分类树识别目标断路器操动机构的振动情况;所述确定断路器操动机构运行状态的样本属性,包括:根据断路器操动机构运行状态的振动声学指纹数据库,提取5种运行状态的初始数据中的振动声学指纹数据的方差,将方差作为样本特征;将提取样特征的5种运行状态的初始数据,按照运行状态归类为5个样本集,将5个样本集中每两个样本集之间组成一个等效平面,共组成10个等效平面,计算断路器操动机构中每个待测数据点到10个等效平面的等效距离,将等效距离作为样本属性;所述振动声学指纹数据库,根据CT26弹簧型GIS操动机构对4种故障进行了实验室模拟,利用加速度传感器建立振动声学指纹数据库;所述建立CART分类树,具体包括:将具备样本属性的训练样本输入决策树,计算训练样本的属性值,根据属性值确定基尼系数的划分阈值初始值及划分阈值,并向决策树输入停止划分的条件;所述停止划分的条件,包括:最大深度和基尼系数的划分阈值;3.1计算样本属性对训练样本的基尼系数值;根据训练样本的基尼系数值,判断是否找到训练样本的最优划分属性及最优划分属性的最优切分点,判断最优切分点是否满足决策树输入的停止划分的条件,若判断为是,则生成叶子节点,建立CART分类树;若否,则生成左右两个子节点;3.2针对样本属性,选择基尼系数值最小的样本属性及所述尼系数值最小的样本属性划分阈值作为最优属性和最佳划分阈值,并将决策树中现有节点内的训练样本划分至左右两个子节点中,返回步骤3.1。

全文数据:

权利要求:

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