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摘要：本发明提供一种基于KHELM‑DBO的充电模块状态识别方法及装置，属于故障诊断技术领域。该方法包括：获取充电模块的多个工作性能参量序列；其中，每个工作性能参量序列为一种工作性能参量在多个时刻的值；针对每个工作性能参量序列，对该工作性能参量序列进行小波包分解，得到该工作性能参量序列对应的多个重构节点，并基于每个重构节点的能量值占比，在该工作性能参量序列对应的各个重构节点中选取该工作性能参量序列的主节点；计算各个主节点的重构系数均值和各个工作性能参量序列的小波包信息熵，并组合作为充电模块的故障特征向量；将故障特征向量输入经过训练的状态识别模型，得到充电模块的故障状态。本发明能够提高充电模块状态识别的鲁棒性和准确性。
主权项：1.一种基于KHELM-DBO的充电模块状态识别方法，其特征在于，包括：获取充电模块的多个工作性能参量序列；其中，每个工作性能参量序列为一种工作性能参量在多个时刻的值；针对每个工作性能参量序列，对该工作性能参量序列进行小波包分解，得到该工作性能参量序列对应的多个重构节点，并基于每个重构节点的能量值占比，在该工作性能参量序列对应的各个重构节点中选取该工作性能参量序列的主节点；计算各个工作性能参量序列的主节点重构系数均值和小波包信息熵，并组合作为所述充电模块的故障特征向量；将所述故障特征向量输入经过训练的状态识别模型，得到所述充电模块的故障状态。
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百度查询： 国网河北能源技术服务有限公司 国家电网有限公司 基于KHELM-DBO的充电模块状态识别方法及装置
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