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文档简介
具体涉及一种配电设备健康状态评估方法及系合健康指数,利用深度学习算法和历史运行数23S64,提取特征数据:从当前异常或故障状态下的实时数据和历史数据中提取相关特47.一种配电设备健康状态评估系统,用于实现如权利要求1_6任一项所述的一种配电特征提取模块:从预处理后的数据中提取多模态特征参5678[0068]下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。同9和为对应的已知数据点;[0107]对电流信号进行快速傅里叶变换,计算为其[0110]相邻温度数据点的变化率,计算为其中,r,和[0113]对振动信号进行快速傅里叶变换,计算为其[0115]相邻应力数据点的变化率,计算为其中,oi和[0118]相邻湿度数据点的变化率,计算为其中,H,和[0126]确定权重:可以通过专家经验或数据驱动的方法(如主成分分析PCA)来确定每个特征的权重wi;
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