【技术实现步骤摘要】
201610168812
【技术保护点】
一种基于非监督学习模型的高压断路器故障诊断方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一：获取高压断路器分合闸过程中线圈电流波形并根据该波形获得高压断路器的状态参数；步骤二：对高压断路器的振动信号进行采样，选择其时间节点t；步骤三：将高压断路器故障分类并进行编号，作为故障模型辨识系统的输出，将线圈电流、振动信号和时间节点为故障模型辨识系统的输入；步骤四：将降噪自解码算法作为典型的非监督学习模型，对模型进行训练，采用经典的SVM结构，由降噪自编码算法得到的损失函数，继而得到断路器故障的回归表达式；步骤五：根据断路器故障的回归表达式，得到发生故障时的线圈电流数据与故障类型的对应关系，再通过待判定的故障数据来判定故障类型。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：陈玉峰，杜修明，杨袆，郭志红，盛戈皞，李秀卫，郑建，王辉，周加斌，马艳，李程启，林颖，耿玉杰，白德盟，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司电力科学研究院，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：山东;37
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