[发明专利]基于核主成分分析的电力设备放电信号分离分类方法

权利要求书

1.一种基于核主成分分析的电力设备放电信号分离分类方法，其特征在于，包括步骤：

步骤1：获取电力设备的放电信号特征量作为样本数据集M，所述放电信号特征量包括平均上升时间(Tr)、平均峰值时间(Tp)、平均下降时间(Td)、平均脉冲宽度(Tw)、平均极值个数(Mtp)、平均信号包络面(At)、平均信号均值(μ)、平均信号方差(σt2)、平均谱峰个数(Mfp)、平均频谱信号均值(μf)、平均频谱信号方差(σf2)、等效时宽和等效频宽；

步骤2：用核主成分分析处理样本数据集M，得到的主成分变量作为新的特征量；

步骤3：通过K-means聚类方法对新的特征量进行聚类，获得不同类型放电信号的类型标签；

步骤4：选取最能体现不同放电信号差别的主成分变量，绘制二维和三维散点图；

步骤5：不同类型放电信号之间根据类型标签进行圈门，完成放电信号的自动分类；

其中，步骤1中等效时宽和等效频宽的获取包括以下步骤：

对采集的数据做如下预处理：

其中，脉冲p_j(t_i)表示第j个t_i时刻的脉冲，j为1至n个脉冲计数；p_j(f_i)为脉冲p_j(t_i)的快速傅里叶变换；n表示脉冲波形由n个点组成，脉冲波形的FFT频谱则由n/2个点组成；m_i为第i+1个点对应的时域波形幅值；M_i为第i+1个点的频谱幅值；Δt·i为第i+1个点对应的时间，Δt＝1/f_s为采样时间间隔，采样率f_s＝nΔf；Δf·i为第i+1个点的频率值；

对脉冲p_i(t_i)做如下处理：

其中，T₀ⁱ为脉冲信号p_j(t)时域的时间均值；F₀^j为脉冲信号p_j(f)频域的频率均值；T_j为脉冲信号p_j(t)的时间标准差；F_j为脉冲信号p_j(f)频域的频率标准差；

根据计算得到的脉冲信号p_j(t)时域的时间均值T₀^j和脉冲信号p_j(f)频域的频率均值F₀^j，求取脉冲信号时域和频域的标准差T_j和F_j，即为等效时宽和等效频宽；

其中，步骤2具体包括步骤：

步骤(2.1)：通过投影函数φ将样本数据集M投影到线性可分的高维空间中；

步骤(2.2)：选择核函数，计算核矩阵K；

步骤(2.3)：获得核矩阵K的特征值与特征向量；

步骤(2.4)：选定绝对值最大的前k个特征值对应的特征向量作为投影方向；

步骤(2.5)：在高维空间对样本数据进行特征向量上的投影，将得到的主分变量作为新的特征量。

2.根据权利要求1所述的基于核主成分分析的电力设备放电信号分离分类方法，其特征在于，所述步骤2.2中，选定径向基高斯核函数k(x,y)＝exp(-||x-y||²/2δ²)对样本数据集M进行非线性变换，得到核矩阵K：

3.根据权利要求1所述的基于核主成分分析的电力设备放电信号分离分类方法，其特征在于，所述步骤2.3中，利用奇异值分解法求核矩阵K的特征值(|λ₁|≥|λ₂|≥···≥|λ_N|)和对应的特征向量u₁,u₂···u_N，其中|λ₁|≥|λ₂|≥···≥|λ_N|。