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文檔簡介
具體涉及一種配電設備健康狀態評估方法及系合健康指數,利用深度學習算法和歷史運行數23S64,提取特征數據:從當前異常或故障狀態下的實時數據和歷史數據中提取相關特47.一種配電設備健康狀態評估系統,用于實現如權利要求1_6任一項所述的一種配電特征提取模塊:從預處理后的數據中提取多模態特征參5678[0068]下面結合附圖和具體實施例對本發明進行詳細描述。同9和為對應的已知數據點;[0107]對電流信號進行快速傅里葉變換,計算為其[0110]相鄰溫度數據點的變化率,計算為其中,r,和[0113]對振動信號進行快速傅里葉變換,計算為其[0115]相鄰應力數據點的變化率,計算為其中,oi和[0118]相鄰濕度數據點的變化率,計算為其中,H,和[0126]確定權重:可以通過專家經驗或數據驅動的方法(如主成分分析PCA)來確定每個特征的權重wi;
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