[发明专利]一种真空度关联局放信号的处理方法

权利要求书

1.一种真空度关联局放信号的处理方法，其特征在于，将检测到的真空断路器的局部放电信号作为样本集，形成由N个输入向量X＝{x₁,x₂····,x_N},x∈R^(D)构成的空间，通过降维处理，得到输出向量Y＝{y₁,y₂····,y_N}，y∈R^(d)，且dD；

X和Y都是有N个数据，X中的每个x_i是D维向量，Y中的每个yi是d维向量，x_i为局放识别的特征量，y_i为降维后的特征量；

具体步骤如下：

第一步，寻找近邻点；对N个输入向量构造k个近邻点，kN；每个点x_i的k个近邻点记为N(x_i)＝{x_i1,x_i2····,x_ik}，欧式度量的计算式如式(1)所示。

第二步，计算近邻点样本的线性重构误差，使得误差最小，得到最佳的线性结构，即为重构权值矩阵；重构的误差函数如下：

式(2)中w_ij为x_i与x_j之间的权值；通过式(2)可知，在误差函数取最小值时，若x_j不是x_i的近邻点，则有w_ij＝0；此外，对于权值矩阵还需要满足以下条件：

求解权值矩阵，采用拉格朗日乘子法，将式(2)化简得到

式(4)中，G_ij＝(n_j-x)^T(n_k-x)为局部格拉姆(Gram)矩阵，n_j和n_k都是近邻点，则能得到拉格朗日函数如下式：

L＝∑_jkw_jw_kG_ik-λ(∑_jw_j-1) (5)

对上两个式子求解得到的重构矩阵为：

由权重系数w_j组成权重系数矩阵W，W＝(w₁，w₂……w_k)^T；

之后根据权重系数矩阵W计算矩阵M：M＝(I-W)^T(I-W)；

计算矩阵M的前d+1个特征值，并计算这d+1个特征值对应的特征向量；由第2个特征向量到第d+1个特征向量所形成的矩阵即为样本集X的输出向量Y。

2.根据权利要求1所述的真空度关联局放信号的处理方法，其特征在于：k取8或12。

3.根据权利要求1所述的真空度关联局放信号的处理方法，其特征在于：8d30。