基于朴素贝叶斯分类的局部放电诊断方法

    公开(公告)号:CN104535905B

    公开(公告)日:2017-05-24

    申请号:CN201410768520.7

    申请日:2014-12-11

    IPC分类号: G01R31/12 G06F19/00

    摘要: 本发明公开了一种基于朴素贝叶斯分类的局部放电诊断方法,包括:进行数据采集,然后对采集的信号进行抗干扰处理;将处理后的信号转存为一个二维数组,根据PRPS图谱分别得到PRPD图谱、N‑P图谱和Q‑P图谱;分别在所述PRPD图谱、N‑P图谱和Q‑P图谱上进行特征提取;利用等宽离散化方法或者等频率离散化方法对特征提取后的数据进行离散化;利用朴素贝叶斯得到局部放电的故障类别。本发明有益效果:本发明的诊断方法正确率为80.5%,可以满足现场的实际应用。同时,对等宽和等频两类典型的无监督的离散化方法做了详细的研究,指出等频离散化方法优于等宽离散化方法,并给出了等频离散化方法最优的经验值。

    基于朴素贝叶斯分类的局部放电诊断方法

    公开(公告)号:CN104535905A

    公开(公告)日:2015-04-22

    申请号:CN201410768520.7

    申请日:2014-12-11

    IPC分类号: G01R31/12 G06F19/00

    摘要: 本发明公开了一种基于朴素贝叶斯分类的局部放电诊断方法,包括:进行数据采集,然后对采集的信号进行抗干扰处理;将处理后的信号转存为一个二维数组,根据PRPS图谱分别得到PRPD图谱、N-P图谱和Q-P图谱;分别在所述PRPD图谱、N-P图谱和Q-P图谱上进行特征提取;利用等宽离散化方法或者等频率离散化方法对特征提取后的数据进行离散化;利用朴素贝叶斯得到局部放电的故障类别。本发明有益效果:本发明的诊断方法正确率为80.5%,可以满足现场的实际应用。同时,对等宽和等频两类典型的无监督的离散化方法做了详细的研究,指出等频离散化方法优于等宽离散化方法,并给出了等频离散化方法最优的经验值。