[发明专利]基于自助抽样法的断路器缺陷辨识方法

权利要求书

1.一种基于自助抽样法的断路器缺陷辨识方法，其特点在于通过自助抽样法扩展样本集，建立基于振动信号的缺陷诊断模型，形成断路器机械缺陷诊断方法，所述方法包括下述步骤：

第一步：获取数据及原始特征空间构建

步骤1.1使用振动信息测量设备采集断路器合闸过程中不同机械缺陷下传感器的信号，共采集b次，记样本集为X

步骤1.2对样本集X进行集合经验模态分解，得到信号的本征模函数，计算主本征模函数的样本熵，得到特征向量集Y；

步骤1.3用自助抽样法扩展特征向量集Y，得到新的a个特征向量集，记为特征向量空间Y_a,b；

第二步：基于特征向量空间，构建多个Softmax诊断模型

步骤2.1对于第i个特征向量集，将其作为建立第i个Softmax诊断模型的训练集，根据训练集构建第i个Softmax诊断模型；

步骤2.2循环执行步骤2.1直至建立全部a个Softmax诊断模型；

第三步：将各个Softmax模型诊断结果聚类

步骤3.1给定一个测试样本，计算每个Softmax诊断模型在该测试样本下对不同缺陷的诊断概率向量，构成全部Softmax模型诊断概率向量集合；

步骤3.2基于步骤3.1所得概率向量集合，采用均值漂移聚类算法将各个Softmax诊断结果聚类；

第四步：以D-S证据融合算法融合决策多个Softmax模型的诊断结果

步骤4.1根据步骤3.2所得聚类结果中最大类别内所含的Softmax诊断模型，选择其对应的在测试样本下的诊断概率向量，计算诊断概率向量期望；

步骤4.2基于D-S证据融合算法，多次融合步骤4.1中所得多个诊断概率向量期望，将最大概率对应的缺陷类型定义为此测试样本的缺陷类型。