[发明专利]基于模糊聚类的支持向量机高压断路器故障诊断方法

权利要求书

1. 一种基于模糊聚类的支持向量机高压断路器故障诊断方法，其特征在于：该方法包括下述步骤： 

步骤一， 对断路器动触头的行程时间曲线提取特征向量作为故障诊断的数据库；

步骤二，数据样本进行模糊聚类处理，生成新的聚类中心矩阵；

步骤三， 聚类中心矩阵作为训练样本，运用支持向量机进行训练；

步骤四， 运用本高压断路器故障诊断方法对测试数据进行诊断。

2. 根据权利要求1所述的一种基于模糊聚类的支持向量机高压断路器故障诊断方法，其特征在于：所述步骤一中，所述的对断路器动触头的行程时间曲线提取特征向量方法运用的是小波包分析技术。

3. 根据权利要求1或2所述的一种基于模糊聚类的支持向量机高压断路器故障诊断方法，其特征在于：在所述步骤二中，所述的数据样本进行模糊聚类处理，生成新的聚类中心矩阵运用的是模糊C均值聚类算法，所述模糊C均值聚类算法方法包括如下：

（a）计算模糊集的隶属度矩阵；

（b）计算数据样本的聚类中心；

（c）选取最靠近判决边界的聚类中心有效聚类中心。

4. 根据权利要求1所述的一种基于模糊聚类的支持向量机高压断路器故障诊断方法，其特征在于：步骤三中，所述的聚类中心矩阵作为训练样本，运用支持向量机进行训练的方法包括如下：

（Ⅰ）支持向量机有关参数初始化；

（Ⅱ）有效聚类中心样本通过核函数投射到特征空间；

（Ⅲ）特征空间构造最优分类面；

（Ⅳ）训练支持向量机。

5. 根据权利要求3所述的一种基于模糊聚类的支持向量机高压断路器故障诊断方法，其特征在于：所述的模糊C均值聚类算法的模糊集的隶属度矩阵U和数据样本的聚类中心C的计算方法如下：

（1）随机初始化隶属度矩阵U，且满足                                                   ；

（2）通过，计算c个聚类中心Ci，i=1,...,c; c c≥1；

（3）通过计算价值函数，其表达式为：,如果它小于某个阈值，或者相对于上次的价值改变量小于某个阈值，则算法停止;

（4）通过，计算新的U矩阵;返回到步骤（2）。