[发明专利]一种UPS故障预测方法

权利要求书

1.一种UPS故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤100，构建训练数据库，所述训练数据库包括多个训练样本；

步骤200，构建并初始化随机森林模型，所述随机森林模型包括多个决策树；

步骤300，将多个所述训练样本输入到随机森林模型中，完成决策树模型的训练操作；

步骤400，采集UPS的实时状态参数，组成待测样本；

步骤500，将所述待测样本输入到随机森林模型中，所述随机森林模型输出UPS的故障预测结果。

2.根据权利要求1所述的一种UPS故障预测方法，其特征在于：所述训练样本包括状态参数以及故障标签，所述状态参数以及实时状态参数均包括市电电压、市电频率、双向变换器状态、UPS输出电压、UPS输出电流、UPS湿度、UPS温度、UPS噪声以及蓄电池电量。

3.根据权利要求2所述的一种UPS故障预测方法，其特征在于：步骤300包括以下步骤：

步骤310，将所述训练样本中的状态参数以及故障标签标准化；

步骤320，从一个训练样本中以随机的方式抽取m个特征变量；

步骤330，在决策树的种类节点处，按照基尼不纯度最小原则从m个特征变量中选取一个分类效果最好的特征x_i，将该种类节点分为两个分支，所述基尼不纯度原则为其中P(i)表示每一类占总类数的比例；

步骤340，对决策树的每个种类节点重复上述步骤330所示的操作，直到所述决策树能够准确分类训练样本或者决策树中每个种类节点的基尼不纯度达到最小；

步骤350，选取下一个训练样本，重复步骤320至步骤340，直到所有抽取训练样本所对应的决策树构建完毕；

步骤360，对所有决策树进行剪枝操作；

步骤370，所有训练样本所构建出来的决策树共同组成随机森林模型，所述随机森林模型构建完毕。

4.根据权利要求3所述的一种UPS故障预测方法，其特征在于：所述UPS温度包括变压器温度值、变压器温度值变化率、开关管温度值以及开关管温度值变化率。