[发明专利]一种油色谱在线监测数据最优长度选择方法

权利要求书

1.一种油色谱在线监测数据最优长度选择方法，其特征在于，所述油色谱在线监测数据最优长度选择方法包括如下步骤：

S102,获取变压器在线监测数据作为原始油色谱数据集；

S104,重构原始油色谱数据集相空间；

S106,计算相空间的最优嵌入维数和最优时间延迟；

S108,根据相空间收缩性分析最优嵌入维数与最优长度的关系；所述相空间收缩性分析最优嵌入维数与最优长度的关系，包括如下步骤：

步骤S108A：由于原始油色谱数据集是有界的，假设在[-R，R]之中，则原始油色谱数据的相空间位于一个以2R为边界的超立方体中，时间序列的N个点平均分布在该超立方中，从每个点到边界的平均距离为：

其中，R为数据取值的边界，m为最优嵌入维数，N为最优长度；

步骤S108B:每个点对应的体积为：V0＝(2R)^m/N，相邻点的特征长度为：

rn＝(V0)^1/m＝2R(1/N)^1/m (2)

步骤S108C：当rn＝r_s时相空间具有可收缩和饱和的特性，否则将始终收缩或者始终饱和，因此可以得到最优嵌入维数与最优长度的关系：

N^1/m＝2(m+1) (3)

S110,根据最优嵌入维数计算原始油色谱数据集的最优长度；

S112,根据最优长度从原始油色谱数据集中获取最优油色谱分析数据集；

S114,输出最优油色谱分析数据集。

2.根据权利要求1所述一种油色谱在线监测数据最优长度选择方法，其特征在于，所述步骤S102，获取变压器在线油色谱监测数据作为原始油色谱数据集；以变压器油色谱在线监测系统采集的全部监测数据作为原始的色谱数据集；具体获取变压器油色谱在线监测时间序列数据，每条监测数据对应一个监测时间，且监测时间按照降序排列。

3.根据权利要求1所述一种油色谱在线监测数据最优长度选择方法，其特征在于，所述步骤S104，重构原始油色谱数据集相空间；对原始油色谱数据集x(n)构造m’维向量X(n)：X(n)＝(x(n)·x(n-t’)·x(n-(m’-1)t’))；其中参数n＝(m’-1)t’+1,…N’；n＝1,2,…N’；t’为预设延迟时间，m’为预设嵌入维数。

4.根据权利要求1所述一种油色谱在线监测数据最优长度选择方法，其特征在于，所述步骤S106，计算相空间的最优嵌入维数和最优时间延迟采用的计算方法包括：自相关函数法、互信息方法、饱和关联维数法、改进虚假临近点法和C-C法中一种或一种以上。

5.根据权利要求1所述一种油色谱在线监测数据最优长度选择方法，其特征在于，所述步骤S110，根据最优嵌入维数计算原始油色谱数据集的最优长度，计算油色谱分析数据的最优长度：N＝2^m(m+1)^m。

6.根据权利要求1所述一种油色谱在线监测数据最优长度选择方法，其特征在于，所述步骤S112，根据最优长度从原始油色谱数据集中获取最优油色谱分析数据集，根据所述的最优长度，在原始油色谱数据集时间序列中选择从最近时间开始之前的N个数据作为最优油色谱分析数据集。

7.根据权利要求1所述一种油色谱在线监测数据最优长度选择方法，其特征在于，所述步骤S114输出最优油色谱分析数据集，将步骤S112的最优油色谱分析数据集输出。