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龙图腾网获悉沈阳工业大学申请的专利一种交流接触器运行状态分类可视化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115438744B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211155941.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种交流接触器运行状态分类可视化方法是由刘树鑫;周柱;易晨曦;李瑞鑫设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种交流接触器运行状态分类可视化方法在说明书摘要公布了：本发明属于交流接触器技术领域，尤其涉及一种交流接触器运行状态分类可视化方法。其首次将机器学习中的分类可视化模型应用到交流接触器的运行状态预测的问题中，可以实现交流接触器运行状态的实时在线预测、稳定性强，结果精度高。包括：步骤1、搭建交流接触器运行状态在线监测系统，采用时域分析提取影响交流接触器运行状态的特征参数；步骤2、利用PCC法和PCA法分析特征参数相关性生成降维后的特征矩阵；步骤3、生成基于模态相似性度量的交流接触器运行状态表征曲线并依据阶跃点划分状态区间；步骤4、构建基于KNN分类器的交流接触器运行状态分类可视化模型；步骤5、进行KNN分类可视化模型训练，并验证其结果准确性。

本发明授权一种交流接触器运行状态分类可视化方法在权利要求书中公布了：1.一种交流接触器运行状态分类可视化方法，其特征在于： 步骤1、搭建交流接触器运行状态在线监测系统，采用时域分析提取影响交流接触器运行状态的特征参数； 步骤2、利用PCC法和PCA法分析特征参数相关性生成降维后的特征矩阵； 步骤3、生成基于模态相似性度量的交流接触器运行状态表征曲线并依据阶跃点划分状态区间； 步骤4、构建基于KNN分类器的交流接触器运行状态分类可视化模型； 步骤5、进行KNN分类可视化模型训练，并验证其结果准确性； 步骤3中包括： 步骤3.1、构建运行状态的模态相似性度量表征曲线； 用保留原始特征95％贡献度的前M个主成分作为描述状态曲线在时序轴上的模态基本量，同时，在时序上用递进的时序点的模态基本量与基态的模态基本量之间的标准化欧氏距离作为衡量交流接触器运行状态的表征形式； 对于两个N维向量X1＝x11,x12,...,x1n和X2＝x21,x22,...,x2n标准化欧氏距离公式： 式中，d12为X1和X2之间的标准化欧氏距离，sk为第k维主成分的标准差，x1k和x2k分别为X1和X2中第k维主成分； 将交流接触器每一次开断后运行状态特征矩阵的距离度量值与初次开断的距离度量间的变化量作为因变量，开断次数作为自变量，将得到的运行状态曲线做平滑处理后得到运行状态表征曲线； 步骤3.2、运行状态区间划分； 将交流接触器运行状态区分点划分在相似性距离度量发生突变的点：将交流接触器运行状态模态相似度距离度量第一次前定义为第一运行阶段，将交流接触器运行状态模态相似度距离度量第一次阶跃后至第二次阶跃定义为第二运行阶段，将交流接触器运行状态模态相似度距离度量第二次阶跃至交流接触器完全失效定义为第三运行阶段； 步骤4中包括： 1确定模型的输入输出： 输入：数据集P＝{X1,y1,X2,y2,...,Xn,yn}，其中，Xi＝{x1,x2,...,x6}为实际的特征向量,yi＝0,1,2为实际的运行状态标签； 输出：Xi＝{x1,x2,...,x6}所属的类别，即运行状态阶段； 2选择参数K： K值是指当决策时通过依据测试样本的K个最近邻“数据样本”作决策判断；K值的选取一般采用交叉验证法；交叉验证法包括：将数据集分为训练集与测试集；使用训练集训练模型；使用测试集测试模型的分类正确率；选择具有最大分类正确率的模型； 3计算未知实例与所有已知实例的距离： 指定为闵可夫斯基中的欧式距离度量，则参数P＝2； 4选择最近的K个已知实例，根据少数服从多数的投票法则,让未知实例归类为K个最近邻样本中最多数的类别； 5分类可视化实现： 分类可视化模型包括：首先，定义可视化函数中的类别符号、类别颜色、决策函数；其次，根据前两项主成分数值的最值确定出决策边界；最后，将分类结果在决策图形中进行可视化绘制。

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