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(12)发明专利申请有限公司16326(57)摘要对智慧路灯中各元器件节点的运行参数进行数据采对智慧路灯中各元器件节点的运行参数进行数据采集，并利用小波变换对运行参数进行降噪处理，得到降噪后的结构化数据利用主成分分析方法对结构化数据进行特征提取，并基于滑动时间窗口技术和马氏距离计算对各元器件节点进行时空相关性分析，得到智慧路灯的关键特征和元器件节点间的时空相关性信息将智慧路灯的关键特征和元器件节点间的时空相关性信息输入预设的时空混合模型，得到智慧路灯的故障检测结果利用机器学习算法根据故障检测结果进行故障定位，并预测故障定位的元器件节点的性能退化趋势，基于故障检测结果、故障定位的元器件节点的性能退化趋势生成对应的维护策略23将实时计算的综合故障指标与所述故障阈值函数比较，根据比较456将所述时间维度上的局部特征与元器件节点的重要性指数进行多维度乘法运算，7附图说明9对智慧路灯中各元器件节点的运行参数进行数据采集，并利用小波变换对运行参数进行降噪处理，得到降噪后的结构化数据利用主成分分析方法对结构化数据进行特征提取，并基于滑动时间窗口技术和马氏距离计算对各元器件节点进行时空相关性分析，得到智慧路灯的关键特征和元器件节点间的时空相关性信息将智慧路灯的关键特征和元器件节点间的时空相关性信息输入预设的时空混合模型，得到智慧路灯的故障检测结果利用机器学习算法根据故障检
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