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申请/专利权人：深圳市飞霞机电技术有限公司

摘要：本发明涉及配电箱故障检测技术领域，尤其涉及一种配电箱故障检测方法。所述方法包括以下步骤：通过温度和电流传感器对配电箱进行传感器数据采集并进行多维数据预处理，得到多维时序数据集；对多维时序数据集进行高维特征向量构建的，得到高维特征向量集；对高维特征向量集进行动态特征提取，得到多维特征矩阵；获取历史配电箱故障案例数据；对多维特征矩阵进行不同特征子集的差异分析，得到特征差异统计量矩阵。本发明通过对多种故障模式的精准识别和故障区域的精确定位，有效解决了传统方法在故障分析能力、特征提取和识别能力方面的不足，实现了配电箱故障检测的智能化、精准化和高效化。

主权项：1.一种配电箱故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：通过温度和电流传感器对配电箱进行传感器数据采集并进行多维数据预处理，得到多维时序数据集；步骤S2：对多维时序数据集进行高维特征向量构建的，得到高维特征向量集；对高维特征向量集进行动态特征提取，得到多维特征矩阵；步骤S3：获取历史配电箱故障案例数据；对多维特征矩阵进行不同特征子集的差异分析，得到特征差异统计量矩阵；根据特征差异统计量矩阵以及历史配电箱故障案例数据进行故障特征片段提取并进行故障特征向量重构，得到故障特征向量；步骤S4：根据历史配电箱故障案例数据进行案例故障模式特征描述分析，得到故障模式特征描述库；根据故障特征向量以及故障模式特征描述库进行故障模式识别，得到候选故障模式排序列表；根据候选故障模式排序列表进行故障相似度向量生成，得到故障相似度向量；步骤S5：对配电箱进行故障相关因素数据收集，得到故障关联因素数据集；根据历史配电箱故障案例数据以及故障关联因素数据集进行故障模式概率评估，得到校准故障模式概率向量；根据故障关联因素数据集对校准故障模式概率向量进行故障概率修正，得到故障概率分布数据；步骤S6：根据故障概率分布数据对候选故障模式排序列表进行故障概率排序，得到故障模式排序列表；获取配电箱回路拓扑数据；根据故障模式排序列表以及配电箱回路拓扑数据进行故障模式回路关联分析，得到故障模式回路关联表；根据故障模式回路关联表以及故障模式排序列表进行故障区域定位，得到故障区域定位结果数据；根据故障区域定位结果数据以及故障模式特征描述库进行故障原因分析，得到配电箱故障原因分析报告，以实现配电箱故障检测工作。

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