[发明专利]基于近邻成分分析和k近邻学习融合的变压器故障诊断方法和系统有效
| 申请号： | 202010469134.3 | 申请日： | 2020-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN111680726B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 陈洪岗;王劭菁;任茂鑫;任辰;徐鹏;李雅欣;侯慧娟;盛戈皞;江秀臣 | 申请（专利权）人： | 国网上海市电力公司;华东电力试验研究院有限公司;上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F18/2413 | 分类号： | G06F18/2413;G06Q10/0639;G06Q50/06;G06F18/2135;G01R31/62 |
| 代理公司： | 上海东信专利商标事务所(普通合伙) 31228 | 代理人： | 杨丹莉;李丹 |
| 地址： | 200120 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于近邻成分分析和k近邻学习融合的变压器故障诊断方法：(a)构建近邻成分分析模型并对其进行训练，包括步骤：(1)采集不同故障类型变压器油色谱样本数据(2)对变压器油色谱样本数据进行预处理(3)分别计算各故障类型变压器油色谱样本数据的关联规则支持度，得到初始度量矩阵M |
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| 搜索关键词： | 基于 近邻 成分 分析 学习 融合 变压器 故障诊断 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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