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申请/专利权人：广东技术师范大学
摘要：本发明涉及故障诊断技术领域，尤其为一种基于遗传算法优化粗糙集与SVM的建筑电气故障诊断法，包括如下步骤：S1、故障数据采集，采集建筑电气系统n种故障原始信号；S2、故障特征提取：故障特征提取模块与故障数据采集模块建立连接，用于提取采集到的故障原始信号中的时域特征与频域特征，得到原始特征矩阵用于后续故障诊断；S3、粗糙集条件属性约简：利用遗传算法优化后的粗糙集对采集的时域、频域特征进行约简，减少特征数量，去除干扰特征，减少特征数量；S4、SVM故障分类，得到诊断结果。本发明能够准确识别建筑电气系统故障类型，保障了电气系统的安全可靠运行，弥补了传统人力检测建筑电气故障的耗时耗力、受主观经验影响较大的缺陷。
主权项：1.基于遗传算法优化粗糙集与SVM的建筑电气故障诊断法，其特征在于，包括如下步骤：S1、故障数据采集：故障数据采集模块与电气综合实验仪Eurotest61557建立连接，用于采集建筑电气系统n种故障原始信号；S2、故障特征提取：故障特征提取模块与故障数据采集模块建立连接，用于提取采集到的故障原始信号中的时域特征与频域特征，得到原始特征矩阵用于后续故障诊断；S3、粗糙集属性约简：采用了GA-RS方法与故障特征提取建立连接，对S2提取的特征值进行离散化，得到初始规则决策表，再将决策表去除冗余向量，得到处理后的特征向量；S4、SVM故障分类：SVM故障分类模块与GA-RS模块建立连接，用于特征分类，得到诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东技术师范大学 基于遗传算法优化粗糙集与SVM的建筑电气故障诊断法
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