CN112304419A - 一种利用泛化稀疏编码的振声检测信号重构方法和系统 - Google Patents

一种利用泛化稀疏编码的振声检测信号重构方法和系统 Download PDF

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CN112304419A
CN112304419A CN202011151371.1A CN202011151371A CN112304419A CN 112304419 A CN112304419 A CN 112304419A CN 202011151371 A CN202011151371 A CN 202011151371A CN 112304419 A CN112304419 A CN 112304419A
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signal sequence
matrix
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signal
sparse coding
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翟明岳
罗永春
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Guangdong University of Petrochemical Technology
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Guangdong University of Petrochemical Technology
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    • G01H17/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves, not provided for in the preceding groups
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
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    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/16—Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization

Abstract

本发明的实施例公开一种利用泛化稀疏编码的振声检测信号重构方法和系统，所述方法包括：步骤101获取按时间顺序采集的信号序列S；步骤102求取分段段数；步骤103生成分段信号序列；步骤104求取分段转换信号序列；步骤105求取泛化稀疏编码因子；步骤106求取泛化稀疏编码矩阵。

Description

一种利用泛化稀疏编码的振声检测信号重构方法和系统
技术领域
本发明涉及电力领域，尤其涉及一种变压器振声信号的重构方法和系统。
背景技术
随着智能电网的高速发展，电力设备安全稳定运行显得尤其重要。目前，对超高压及以上电压等级的电力设备开展运行状态检测，尤其是对异常状态的检测显得愈加重要和迫切。电力变压器作为电力系统的重要组成部分，是变电站中最重要的电气设备之一，其可靠运行关系到电网的安全。一般而言，变压器的异常状态可分为铁芯异常与绕组异常。铁芯异常主要表现为铁芯饱和，绕组异常通常包括绕组变形、绕组松动等。
变压器异常状态检测的基本原理是提取变压器运行中的各特征量，分析、辨识并跟踪特征量以此监测变压器的异常运行状态。检测方法按照接触程度可分为侵入式检测和非侵入式检测；按照是否需停机检测可分为带电检测和停电检测；按照检测量类型可以分为电气量法和非电气量法等。相比而言，非侵入式检测可移植性强，安装更方便；带电检测不影响变压器运行；非电气量法与电力系统无电气连接，更为安全。当前变压器运行状态的常用检测方法中，包括检测局部放电的脉冲电流法和超声波检测法、检测绕组变形的频率响应法以及检测机械及电气故障的振动检测法等。这些检测方法主要检测变压器绝缘状况及机械结构状况，其中以变压器振动信号(振声)的检测最为全面，对于大部分变压器故障及异常状态均能有所反应。
变压器在运行过程中，铁芯硅钢片的磁致伸缩与绕组电动力引起的振动会向四周辐射不同幅值和频率的振声信号。变压器正常运行时对外发出的是均匀的低频噪声；如果发出不均匀声音，则属不正常现象。变压器在不同运行状态下会发出有区别性的声音，可通过对其发出声音的检测，掌握变压器的运行状况。值得关注的是，对变压器不同运行状态下发出声音的检测不仅可以检测很多种引起电气量变化的严重故障，还可以检测许多并未危及绝缘的没有引起电气量变化的异常状态，比如变压器内外部零部件松动等。
发明内容
如前所述，振声检测方法利用了变压器发出的震动信号，很容易受到工作环境的影响，造成信号传输的中断和信号质量的严重下降，使得接收到的部分振声信号无法使用，因此如何有效地重构变压器振声信号，是此方法能否成功应用的重要制约因素。现在常用的方法，对此问题重视不够，还未采取有效的措施解决此问题。
本发明的目的是提供一种利用泛化稀疏编码的振声检测信号重构方法和系统，所提出的方法利用了振声检测信号的连续性，通过泛化稀疏编码性质重构振声检测信号。所提出的方法具有较好的信号重构性能，计算也较为简单。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种利用泛化稀疏编码的振声检测信号重构方法，包括：
步骤101获取按时间顺序采集的信号序列S；
步骤102求取分段段数，具体为：分段段数记为N0，所用求取公式为：
Figure BDA0002741415890000021
其中：
ΔS＝[0，s2-s1，s3-s2，···，sN-sN-1]为信号差分序列，
sn为所述信号序列S的第n个元素，
N为所述信号序列S的长度，
σ为所述信号差分序列ΔS的均方差，
σ0为所述信号序列S的均方差，
SNR为所述信号序列S的信噪比，
||*||F表示对*求取Frobenus范数，
Figure BDA0002741415890000022
表示对*下取整，
*表示任意变量；
步骤103生成分段信号序列，具体为：第i个分段信号序列记为xi，所用生成公式为：
Figure BDA0002741415890000025
其中：
Figure BDA0002741415890000023
表示对
Figure BDA0002741415890000024
上取整，
Figure BDA0002741415890000026
表示所述信号序列S的第|(i-1)N+1|N个元素,
Figure BDA0002741415890000027
表示所述信号序列S的第|(i-1)N+2|N个元素,
Figure BDA0002741415890000028
表示所述信号序列S的第|iN|N个元素,
|(i-1)N+1|N表示以N为模对(i-1)N+1取余数，
|(i-1)N+2|N表示以N为模对(i-1)N+2取余数，
|iN|N表示以N为模对iN取余数，
i＝1，2，···，N0为分段序号；
步骤104求取分段转换信号序列，具体为：第i个分段转换信号序列记为Gi，所用求取公式为：
Gi＝Vxi
其中：
V为矩阵STS的左特征矢量矩阵；
步骤105求取泛化稀疏编码因子，具体为：泛化稀疏编码因子记为λ，所用求取公式为：
Figure BDA0002741415890000031
其中：
||Gi||∞表示Gi的L∞模；
步骤106求取泛化稀疏编码矩阵，具体为：第i个泛化稀疏编码矩阵记为Wi，所用求取公式为：
Figure BDA0002741415890000032
其中：
vi为矩阵
Figure BDA0002741415890000033
的左特征矢量矩阵，
ui为矩阵
Figure BDA0002741415890000034
的右特征矢量矩阵，
Figure BDA0002741415890000035
为第i个泛化特征值矩阵，其第j个对角元素记为
Figure BDA0002741415890000036
其求取方法为：如果矩阵
Figure BDA0002741415890000037
的第j个特征值γj大于或者等于
Figure BDA0002741415890000038
则
Figure BDA0002741415890000039
否则
Figure BDA00027414158900000310
步骤107求取重构后的信号序列，具体为：重构后的信号序列记为Snew，所用求取公式为：
Figure BDA00027414158900000311
其中:
||WiXi-Gi||F表示表示WiXi-Gi的Frobenus模；
||Xi||∞表示Xi的L∞模；
Xi表示中间矢量。
一种利用泛化稀疏编码的振声检测信号重构系统，包括：
模块201获取按时间顺序采集的信号序列S；
模块202求取分段段数，具体为：分段段数记为N0，所用求取公式为：
Figure BDA00027414158900000312
其中：
ΔS＝[0，s2-s1，s3-s2，···，sN-sN-1]为信号差分序列，
sn为所述信号序列S的第n个元素，
N为所述信号序列S的长度，
σ为所述信号差分序列ΔS的均方差，
σ0为所述信号序列S的均方差，
SNR为所述信号序列S的信噪比，
||*||F表示对*求取Frobenus范数，
Figure BDA0002741415890000041
表示对*下取整，
*表示任意变量；
模块203生成分段信号序列，具体为：第i个分段信号序列记为xi，所用生成公式为：
Figure BDA0002741415890000045
其中：
Figure BDA0002741415890000042
表示对
Figure BDA0002741415890000043
上取整，
Figure BDA0002741415890000046
表示所述信号序列S的第|(i-1)N+1|N个元素,
Figure BDA0002741415890000047
表示所述信号序列S的第|(i-1)N+2|N个元素,
Figure BDA0002741415890000048
表示所述信号序列S的第|iN|N个元素,
|(i-1)N+1|N表示以N为模对(i-1)N+1取余数，
|(i-1)N+2|N表示以N为模对(i-1)N+2取余数，
|iN|N表示以N为模对iN取余数，
i＝1，2，···，N0为分段序号；
模块204求取分段转换信号序列，具体为：第i个分段转换信号序列记为Gi，所用求取公式为：
Gi＝Vxi
其中：
V为矩阵STS的左特征矢量矩阵；
模块205求取泛化稀疏编码因子，具体为：泛化稀疏编码因子记为λ，所用求取公式为：
Figure BDA0002741415890000044
其中：
||Gi||∞表示Gi的L∞模；
模块206求取泛化稀疏编码矩阵，具体为：第i个泛化稀疏编码矩阵记为Wi，所用求取公式为：
Figure BDA0002741415890000051
其中：
vi为矩阵
Figure BDA0002741415890000052
的左特征矢量矩阵，
ui为矩阵
Figure BDA0002741415890000053
的右特征矢量矩阵，
Figure BDA0002741415890000054
为第i个泛化特征值矩阵，其第j个对角元素记为
Figure BDA0002741415890000055
其求取方法为：如果矩阵
Figure BDA0002741415890000056
的第j个特征值γj大于或者等于
Figure BDA0002741415890000057
则
Figure BDA0002741415890000058
否则
Figure BDA0002741415890000059
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
如前所述，振声检测方法利用了变压器发出的震动信号，很容易受到工作环境的影响，造成信号传输的中断和信号质量的严重下降，使得接收到的部分振声信号无法使用，因此如何有效地重构变压器振声信号，是此方法能否成功应用的重要制约因素。现在常用的方法，对此问题重视不够，还未采取有效的措施解决此问题。
本发明的目的是提供一种利用泛化稀疏编码的振声检测信号重构方法和系统，所提出的方法利用了振声检测信号的连续性，通过泛化稀疏编码性质重构振声检测信号。所提出的方法具有较好的信号重构性能，计算也较为简单。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的方法流程示意图；
图2为本发明的系统流程示意图；
图3为本发明的具体实施案例流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1一种利用泛化稀疏编码的振声检测信号重构方法的流程示意图
图1为本发明一种利用泛化稀疏编码的振声检测信号重构方法的流程示意图。如图1所示，所述的一种利用泛化稀疏编码的振声检测信号重构方法具体包括以下步骤：
步骤101获取按时间顺序采集的信号序列S；
步骤102求取分段段数，具体为：分段段数记为N0，所用求取公式为：
Figure BDA0002741415890000061
其中：
ΔS＝[0，s2-s1，s3-s2，···，sN-sN-1]为信号差分序列，
sn为所述信号序列S的第n个元素，
N为所述信号序列S的长度，
σ为所述信号差分序列ΔS的均方差，
σ0为所述信号序列S的均方差，
SNR为所述信号序列S的信噪比，
||*||F表示对*求取Frobenus范数，
Figure BDA0002741415890000062
表示对*下取整，
*表示任意变量；
步骤103生成分段信号序列，具体为：第i个分段信号序列记为xi，所用生成公式为：
Figure BDA0002741415890000065
其中：
Figure BDA0002741415890000063
表示对
Figure BDA0002741415890000064
上取整，
Figure BDA0002741415890000066
表示所述信号序列S的第|(i-1)N+1|N个元素,
Figure BDA0002741415890000067
表示所述信号序列S的第|(i-1)N+2|N个元素,
Figure BDA0002741415890000068
表示所述信号序列S的第|iN|N个元素,
|(i-1)N+1|N表示以N为模对(i-1)N+1取余数，
|(i-1)N+2|N表示以N为模对(i-1)N+2取余数，
|iN|N表示以N为模对iN取余数，
i＝1，2，···，N0为分段序号；
步骤104求取分段转换信号序列，具体为：第i个分段转换信号序列记为Gi，所用求取公式为：
Gi＝Vxi
其中：
V为矩阵STS的左特征矢量矩阵；
步骤105求取泛化稀疏编码因子，具体为：泛化稀疏编码因子记为λ，所用求取公式为：
Figure BDA0002741415890000071
其中：
||Gi||∞表示Gi的L∞模；
步骤106求取泛化稀疏编码矩阵，具体为：第i个泛化稀疏编码矩阵记为Wi，所用求取公式为：
Figure BDA0002741415890000072
其中：
vi为矩阵
Figure BDA0002741415890000073
的左特征矢量矩阵，
ui为矩阵
Figure BDA0002741415890000074
的右特征矢量矩阵，
Figure BDA0002741415890000075
为第i个泛化特征值矩阵，其第j个对角元素记为
Figure BDA0002741415890000076
其求取方法为：如果矩阵
Figure BDA0002741415890000077
的第j个特征值γj大于或者等于
Figure BDA0002741415890000078
则
Figure BDA0002741415890000079
否则
Figure BDA00027414158900000710
步骤107求取重构后的信号序列，具体为：重构后的信号序列记为Snew，所用求取公式为：
Figure BDA00027414158900000711
其中:
||WiXi-Gi||F表示表示WiXi-Gi的Frobenus模；
||Xi||∞表示Xi的L∞模；
Xi表示中间矢量。
图2一种利用泛化稀疏编码的振声检测信号重构系统的结构意图
图2为本发明一种利用泛化稀疏编码的振声检测信号重构系统的结构示意图。如图2所示，所述一种利用泛化稀疏编码的振声检测信号重构系统包括以下结构：
模块201获取按时间顺序采集的信号序列S；
模块202求取分段段数，具体为：分段段数记为N0，所用求取公式为：
Figure BDA00027414158900000712
其中：
ΔS＝[0，s2-s1，s3-s2，···，sN-sN-1]为信号差分序列，
sn为所述信号序列S的第n个元素，
N为所述信号序列S的长度，
σ为所述信号差分序列ΔS的均方差，
σ0为所述信号序列S的均方差，
SNR为所述信号序列S的信噪比，
||*||F表示对*求取Frobenus范数，
Figure BDA0002741415890000081
表示对*下取整，
*表示任意变量；
模块203生成分段信号序列，具体为：第i个分段信号序列记为xi，所用生成公式为：
Figure BDA0002741415890000085
其中：
Figure BDA0002741415890000082
表示对
Figure BDA0002741415890000083
上取整，
Figure BDA0002741415890000086
表示所述信号序列S的第|(i-1)N+1|N个元素,
Figure BDA0002741415890000087
表示所述信号序列S的第|(i-1)N+2|N个元素,
Figure BDA0002741415890000088
表示所述信号序列S的第|iN|N个元素,
|(i-1)N+1|N表示以N为模对(i-1)N+1取余数，
|(i-1)N+2|N表示以N为模对(i-1)N+2取余数，
|iN|N表示以N为模对iN取余数，
i＝1，2，···，N0为分段序号；
模块204求取分段转换信号序列，具体为：第i个分段转换信号序列记为Gi，所用求取公式为：
Gi＝Vxi
其中：
V为矩阵STS的左特征矢量矩阵；
模块205求取泛化稀疏编码因子，具体为：泛化稀疏编码因子记为λ，所用求取公式为：
Figure BDA0002741415890000084
其中：
||Gi||∞表示Gi的L∞模；
模块206求取泛化稀疏编码矩阵，具体为：第i个泛化稀疏编码矩阵记为Wi，所用求取公式为：
Figure BDA0002741415890000091
其中：
vi为矩阵
Figure BDA0002741415890000092
的左特征矢量矩阵，
ui为矩阵
Figure BDA0002741415890000093
的右特征矢量矩阵，
Figure BDA0002741415890000094
为第i个泛化特征值矩阵，其第j个对角元素记为
Figure BDA0002741415890000095
其求取方法为：如果矩阵
Figure BDA0002741415890000096
的第j个特征值γj大于或者等于
Figure BDA0002741415890000097
则
Figure BDA0002741415890000098
否则
Figure BDA0002741415890000099
下面提供一个具体实施案例，进一步说明本发明的方案
图3为本发明具体实施案例的流程示意图。如图3所示，具体包括以下步骤：
步骤301获取按时间顺序采集的信号序列S；
步骤302求取分段段数，具体为：分段段数记为N0，所用求取公式为：
Figure BDA00027414158900000910
其中：
ΔS＝[0，s2-s1，s3-s2，···，sN-sN-1]为信号差分序列，
sn为所述信号序列S的第n个元素，
N为所述信号序列S的长度，
σ为所述信号差分序列ΔS的均方差，
σ0为所述信号序列S的均方差，
SNR为所述信号序列S的信噪比，
||*||F表示对*求取Frobenus范数，
Figure BDA00027414158900000911
表示对*下取整，
*表示任意变量；
步骤303生成分段信号序列，具体为：第i个分段信号序列记为xi，所用生成公式为：
Figure BDA00027414158900000914
其中：
Figure BDA00027414158900000912
表示对
Figure BDA00027414158900000913
上取整，
Figure BDA00027414158900001011
表示所述信号序列S的第|(i-1)N+1|N个元素,
Figure BDA00027414158900001012
表示所述信号序列S的第|(i-1)N+2|N个元素,
Figure BDA00027414158900001013
表示所述信号序列S的第|iN|N个元素,
|(i-1)N+1|N表示以N为模对(i-1)N+1取余数，
|(i-1)N+2|N表示以N为模对(i-1)N+2取余数，
|iN|N表示以N为模对iN取余数，
i＝1，2，···，N0为分段序号；
步骤304求取分段转换信号序列，具体为：第i个分段转换信号序列记为Gi，所用求取公式为：
Gi＝Vxi
其中：
V为矩阵STS的左特征矢量矩阵；
步骤305求取泛化稀疏编码因子，具体为：泛化稀疏编码因子记为λ，所用求取公式为：
Figure BDA0002741415890000101
其中：
||Gi||∞表示Gi的L∞模；
步骤306求取泛化稀疏编码矩阵，具体为：第i个泛化稀疏编码矩阵记为Wi，所用求取公式为：
Figure BDA0002741415890000102
其中：
vi为矩阵
Figure BDA0002741415890000103
的左特征矢量矩阵，
ui为矩阵
Figure BDA0002741415890000104
的右特征矢量矩阵，
Figure BDA0002741415890000105
为第i个泛化特征值矩阵，其第j个对角元素记为
Figure BDA0002741415890000106
其求取方法为：如果矩阵
Figure BDA0002741415890000107
的第j个特征值γj大于或者等于
Figure BDA0002741415890000108
则
Figure BDA0002741415890000109
否则
Figure BDA00027414158900001010
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述较为简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (2)

1.一种利用泛化稀疏编码的振声检测信号重构方法，其特征在于，包括：
步骤101获取按时间顺序采集的信号序列S；
步骤102求取分段段数，具体为：分段段数记为N0，所用求取公式为：
Figure FDA0002741415880000011
其中：
ΔS＝[0，s2-s1，s3-s2，···，sN-sN-1]为信号差分序列，
sn为所述信号序列S的第n个元素，
N为所述信号序列S的长度，
σ为所述信号差分序列ΔS的均方差，
σ0为所述信号序列S的均方差，
SNR为所述信号序列S的信噪比，
||*||F表示对*求取Frobenus范数，
Figure FDA0002741415880000018
表示对*下取整，
*表示任意变量；
步骤103生成分段信号序列，具体为：第i个分段信号序列记为xi，
所用生成公式为：
Figure FDA0002741415880000012
其中：
Figure FDA0002741415880000013
表示对
Figure FDA0002741415880000014
上取整，
Figure FDA0002741415880000015
表示所述信号序列S的第|(i-1)N+1|N个元素,
Figure FDA0002741415880000016
表示所述信号序列S的第|(i-1)N+2|N个元素,
Figure FDA0002741415880000017
表示所述信号序列S的第|iN|N个元素,
|(i-1)N+1|N表示以N为模对(i-1)N+1取余数，
|(i-1)N+2|N表示以N为模对(i-1)N+2取余数，
|iN|N表示以N为模对iN取余数，
i＝1，2，···，N0为分段序号；
步骤104求取分段转换信号序列，具体为：第i个分段转换信号序列记为Gi，所用求取公式为：
Gi＝Vxi
其中：
V为矩阵STS的左特征矢量矩阵；
步骤105求取泛化稀疏编码因子，具体为：泛化稀疏编码因子记为λ，所用求取公式为：
Figure FDA0002741415880000021
其中：
||Gi||∞表示Gi的L∞模；
步骤106求取泛化稀疏编码矩阵，具体为：第i个泛化稀疏编码矩阵记为Wi，所用求取公式为：
Figure FDA0002741415880000022
其中：
vi为矩阵
Figure FDA0002741415880000023
的左特征矢量矩阵，
ui为矩阵
Figure FDA0002741415880000024
的右特征矢量矩阵，
Figure FDA0002741415880000025
为第i个泛化特征值矩阵，其第j个对角元素记为
Figure FDA0002741415880000026
其求取方法为：如果矩阵
Figure FDA0002741415880000027
的第j个特征值γj大于或者等于
Figure FDA0002741415880000028
则
Figure FDA0002741415880000029
否则
Figure FDA00027414158800000210
步骤107求取重构后的信号序列，具体为：重构后的信号序列记为Snew，所用求取公式为：
Figure FDA00027414158800000211
其中:
||WiXi-Gi||F表示表示WiXi-Gi的Frobenus模；
||Xi||∞表示Xi的L∞模；
Xi表示中间矢量。
2.一种利用泛化稀疏编码的振声检测信号重构系统，其特征在于，包括：
模块201获取按时间顺序采集的信号序列S；
模块202求取分段段数，具体为：分段段数记为N0，所用求取公式为：
Figure FDA00027414158800000212
其中：
ΔS＝[0，s2-s1，s3-s2，···，sN-sN-1]为信号差分序列，
sn为所述信号序列S的第n个元素，
N为所述信号序列S的长度，
σ为所述信号差分序列ΔS的均方差，
σ0为所述信号序列S的均方差，
SNR为所述信号序列S的信噪比，
||*||F表示对*求取Frobenus范数，
Figure FDA0002741415880000039
表示对*下取整，
*表示任意变量；
模块203生成分段信号序列，具体为：第i个分段信号序列记为xi，所用生成公式为：
Figure FDA0002741415880000031
其中：
Figure FDA0002741415880000032
表示对
Figure FDA0002741415880000033
上取整，
Figure FDA0002741415880000034
表示所述信号序列S的第|(i-1)N+1|N个元素,
Figure FDA0002741415880000035
表示所述信号序列S的第|(i-1)N+2|N个元素,
Figure FDA0002741415880000036
表示所述信号序列S的第|iN|N个元素,
|(i-1)N+1|N表示以N为模对(i-1)N+1取余数，
|(i-1)N+2|N表示以N为模对(i-1)N+2取余数，
|iN|N表示以N为模对iN取余数，
i＝1，2，···，N0为分段序号；
模块204求取分段转换信号序列，具体为：第i个分段转换信号序列记为Gi，所用求取公式为：
Gi＝Vxi
其中：
V为矩阵STS的左特征矢量矩阵；
模块205求取泛化稀疏编码因子，具体为：泛化稀疏编码因子记为λ，所用求取公式为：
Figure FDA0002741415880000037
其中：
||Gi||∞表示Gi的L∞模；
模块206求取泛化稀疏编码矩阵，具体为：第i个泛化稀疏编码矩阵记为Wi，所用求取公式为：
Figure FDA0002741415880000038
其中：
vi为矩阵
Figure FDA0002741415880000041
的左特征矢量矩阵，
ui为矩阵
Figure FDA0002741415880000042
的右特征矢量矩阵，
Figure FDA0002741415880000043
为第i个泛化特征值矩阵，其第j个对角元素记为
Figure FDA0002741415880000044
其求取方法为：如果矩阵
Figure FDA0002741415880000045
的第j个特征值γj大于或者等于
Figure FDA0002741415880000046
则
Figure FDA0002741415880000047
否则
Figure 1
。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114675118A (zh) * 2022-05-30 2022-06-28 广东电网有限责任公司佛山供电局 一种变压器绕组异常检测方法、装置、设备及存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006106508A2 (en) * 2005-04-04 2006-10-12 Technion Research & Development Foundation Ltd. System and method for designing of dictionaries for sparse representation
WO2015180053A1 (zh) * 2014-05-28 2015-12-03 北京大学深圳研究生院 一种快速超分辨率图像重建方法和装置
CN106056097A (zh) * 2016-08-17 2016-10-26 西华大学 毫米波弱小目标检测方法
CN106289508A (zh) * 2016-07-19 2017-01-04 西南交通大学 一种面向机械故障诊断的振动信号重构方法
CN107894967A (zh) * 2017-11-27 2018-04-10 江苏理工学院 一种基于局部与全局正则化稀疏编码方法
CN111726766A (zh) * 2019-12-19 2020-09-29 全球能源互联网研究院有限公司 一种变电设备状态监测信息采集方法及系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006106508A2 (en) * 2005-04-04 2006-10-12 Technion Research & Development Foundation Ltd. System and method for designing of dictionaries for sparse representation
WO2015180053A1 (zh) * 2014-05-28 2015-12-03 北京大学深圳研究生院 一种快速超分辨率图像重建方法和装置
CN106289508A (zh) * 2016-07-19 2017-01-04 西南交通大学 一种面向机械故障诊断的振动信号重构方法
CN106056097A (zh) * 2016-08-17 2016-10-26 西华大学 毫米波弱小目标检测方法
CN107894967A (zh) * 2017-11-27 2018-04-10 江苏理工学院 一种基于局部与全局正则化稀疏编码方法
CN111726766A (zh) * 2019-12-19 2020-09-29 全球能源互联网研究院有限公司 一种变电设备状态监测信息采集方法及系统

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114675118A (zh) * 2022-05-30 2022-06-28 广东电网有限责任公司佛山供电局 一种变压器绕组异常检测方法、装置、设备及存储介质

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