運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)：通過智能傳感器實(shí)時(shí)獲取漏電空氣開關(guān)的電流、電壓、溫度、漏電電流等關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)。這些參數(shù)能夠直觀反映開關(guān)的工作狀態(tài)，例如電流、電壓的異常波動(dòng)，溫度的持續(xù)升高，都可能是故障發(fā)生的前兆。

環(huán)境數(shù)據(jù)：考慮到環(huán)境因素對(duì)漏電空氣開關(guān)運(yùn)行的影響，采集安裝位置的濕度、溫度、氣壓等環(huán)境數(shù)據(jù)至關(guān)重要。潮濕環(huán)境可能導(dǎo)致內(nèi)部元件受潮，引發(fā)漏電；高溫環(huán)境則可能加速元件老化，增加故障發(fā)生的概率。

歷史故障數(shù)據(jù)：以往的故障記錄包含了豐富的信息，如故障類型、發(fā)生時(shí)間、故障前的運(yùn)行狀態(tài)等。對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和分析，有助于總結(jié)故障發(fā)生的規(guī)律和特點(diǎn)。

設(shè)備檔案數(shù)據(jù)：漏電空氣開關(guān)的型號(hào)、規(guī)格、生產(chǎn)廠家、安裝時(shí)間、維護(hù)記錄等設(shè)備檔案信息，能夠?yàn)楣收项A(yù)測(cè)提供背景資料，不同型號(hào)的開關(guān)可能具有不同的性能特點(diǎn)和故障傾向。

數(shù)據(jù)清洗：通過設(shè)定合理的閾值和規(guī)則，去除明顯錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)記錄，識(shí)別并修正噪聲數(shù)據(jù)，如由于傳感器故障產(chǎn)生的突變數(shù)據(jù)。

缺失值處理：對(duì)于存在缺失值的數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)采用不同的處理方法。若缺失比例較小，可采用均值、中位數(shù)、眾數(shù)等統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行填充；若缺失比例較大，可利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如回歸模型、決策樹等，根據(jù)其他相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)填充。

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：將不同量綱、不同取值范圍的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一格式，常用的方法有歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化。歸一化將數(shù)據(jù)映射到 [0, 1] 區(qū)間，標(biāo)準(zhǔn)化則使數(shù)據(jù)服從均值為 0、標(biāo)準(zhǔn)差為 1 的正態(tài)分布，便于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練。

時(shí)間序列特征：考慮到電氣參數(shù)隨時(shí)間的變化規(guī)律，提取如滑動(dòng)平均值、斜率、趨勢(shì)等時(shí)間序列特征。例如，計(jì)算電流在過去一段時(shí)間內(nèi)的滑動(dòng)平均值，能夠平滑數(shù)據(jù)波動(dòng)，更清晰地反映電流的變化趨勢(shì)；分析溫度的斜率，可以判斷溫度上升或下降的速度。

相關(guān)性特征：通過計(jì)算不同參數(shù)之間的相關(guān)性系數(shù)，挖掘參數(shù)之間的潛在關(guān)系。例如，分析漏電電流與電壓之間的相關(guān)性，若兩者在某些情況下呈現(xiàn)異常的相關(guān)關(guān)系，可能預(yù)示著潛在的故障。

統(tǒng)計(jì)特征：計(jì)算數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)量，如值、小值、方差、偏度、峰度等，從不同角度描述數(shù)據(jù)的分布特性。方差較大說明數(shù)據(jù)的波動(dòng)較大，可能存在不穩(wěn)定因素；偏度和峰度則可以反映數(shù)據(jù)分布的對(duì)稱性和尖峰程度。

機(jī)器學(xué)習(xí)模型：

決策樹及其集成算法：決策樹通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，構(gòu)建樹形結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)分類和回歸任務(wù)。隨機(jī)森林是決策樹的集成算法，通過構(gòu)建多個(gè)決策樹并綜合它們的結(jié)果，能夠有效降低過擬合風(fēng)險(xiǎn)，提高模型的泛化能力。在漏電空氣開關(guān)故障預(yù)測(cè)中，決策樹可以根據(jù)不同的特征條件對(duì)故障和正常狀態(tài)進(jìn)行分類。

支持向量機(jī)（SVM）：SVM 通過尋找優(yōu)超平面來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和回歸。對(duì)于線性可分的數(shù)據(jù)，SVM 能夠找到一個(gè)完美的超平面將不同類別分開；對(duì)于非線性數(shù)據(jù)，可通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，從而實(shí)現(xiàn)分類。在處理小樣本數(shù)據(jù)時(shí)，SVM 具有較好的性能。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層感知機(jī)（MLP）是一種簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過多個(gè)神經(jīng)元層的組合，可以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的復(fù)雜模式。在漏電空氣開關(guān)故障預(yù)測(cè)中，MLP 可以自動(dòng)學(xué)習(xí)不同特征之間的非線性關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

深度學(xué)習(xí)模型：

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體：RNN 能夠處理具有時(shí)間序列特性的數(shù)據(jù)，通過記憶單元保存歷史信息，適合用于分析電氣參數(shù)隨時(shí)間的變化規(guī)律。長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）是 RNN 的改進(jìn)版本，有效解決了 RNN 的梯度消失和梯度爆炸問題，能夠更好地捕捉長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)中的依賴關(guān)系。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：CNN 在圖像識(shí)別領(lǐng)域取得了巨大成功，其強(qiáng)大的特征提取能力也適用于處理電氣數(shù)據(jù)。通過卷積層和池化層的組合，CNN 可以自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的局部特征和全局特征，用于故障預(yù)測(cè)。