[发明专利]基于SVM的开关电器超程退化状态诊断方法

权利要求书

1.一种基于SVM的开关电器超程退化状态诊断方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：

步骤一：开展开关电器的寿命试验，获取超程的退化程度，分析开关电器的失效原因，定性分析超程与寿命的关系，得到引起超程退化的相关参数；

步骤二：根据步骤一获取的超程退化程度，试验模拟超程退化的故障状态；

步骤三：在线圈电流、触点电位的基础上，理论分析超程退化引起的特征变化，提取超程退化的故障特征；

步骤四：将故障特征、退化程度转换成训练样本数据矩阵、样本标签，即状态空间；

步骤五：在支持向量机模型的基础上，根据状态空间，在寻优算法的基础上构造并求解凸二次规划问题，即可得到诊断模型，从而完成基于SVM的开关电器超程退化状态的诊断。

2.根据权利要求1所述的基于SVM的开关电器超程退化状态诊断方法，其特征在于所述引起超程退化的相关参数包括触点开距、总行程。

3.根据权利要求1所述的基于SVM的开关电器超程退化状态诊断方法，其特征在于所述超程退化的故障状态包括减小触点厚度、改变总行程。

4.根据权利要求1所述的基于SVM的开关电器超程退化状态诊断方法，其特征在于所述超程退化的故障特征包括触点接触初始时刻及电流、衔铁完全闭合时刻及电流、超程时间、超程时间内线圈电阻的功耗。

5.根据权利要求1所述的基于SVM的开关电器超程退化状态诊断方法，其特征在于所述在寻优算法的基础上构造并求解凸二次规划问题的具体步骤如下：

(1)给定训练集T＝{(x₁，y₁),…,(x_l，y_l)}∈(Rⁿ×ψ)^l，其中x_i∈Rⁿ，y_i∈ψ＝{1,-1}，i＝1,…,l，Rⁿ为实数集合，l为特征数据的个数；

(2)选取适当的核函数K(x_i，x_j)以及惩罚参数C＞0，其中x_i为测试样本数据，x_j为训练样本数据；

(3)构造并求解凸二次规划问题：

0≤α_i≤C i＝1,…,l；

得解

y_i为测试样本数据预估标签，y_j为训练样本标签；

其中，求解凸二次规划问题也就是寻找最优超平面，等价于寻找最大的函数间隔；

(4)计算b^*：选取位于开区间(0，C)中α^*的分量据此计算：

(5)构造决策函数：

f(x)＝sgn(g(x))；

其中：