[发明专利]一种基于小波极大值的油色谱在线监测数据变化趋势检测方法

权利要求书

1.一种基于小波极大值的油色谱在线监测数据变化趋势检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)获取油色谱在线监测数据，基于时间序列对油色谱在线监测数据建立模型，计算拟合残差e_t；

(2)对拟合残差e_t进行小波分解，计算小波系数A_k；

(3)在随机的M分解尺度下对小波系数A_k进行分解，得到小波模值；判断小波系数A_k是否有小波模极大值：若无，则判断油色谱在线监测数据正常；否则，判断油色谱在线监测数据异常，进入步骤(4)；

(4)在随机的N分解尺度下对小波系数A_k进行分解，得到小波模值，M≠N；计算M分解尺度和N分解尺度下的小波模差值E_k，判断小波模差值E_k是否有极大值点：若无，则判断油色谱在线监测数据的异常变化趋势为跃变；否则，判断油色谱在线监测数据的异常变化趋势为渐变；

(5)若油色谱在线监测数据的异常变化趋势为跃变，则判断电力变压器存在严重故障；若油色谱在线监测数据的异常变化趋势为渐变，则判断电力变压器存在潜伏性故障。

2.根据权利要求1所述的基于小波极大值的油色谱在线监测数据变化趋势检测方法，其特征在于：所述步骤(2)中，采用在线递推小波分解方法对拟合残差e_t进行小波分解。