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龍圖騰網獲悉合肥工業大學申請的專利基于ISSA-MKELM的變壓器早期故障診斷方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116451123B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310471832.0，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權基于ISSA-MKELM的變壓器早期故障診斷方法是由李兵;孫龍強;楚瑞銘;佐磊;尹柏強設計研發完成，并于2023-04-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于ISSA-MKELM的變壓器早期故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于ISSA?MKELM的變壓器早期故障診斷方法，包括如下方法步驟：收集變壓器在不同狀態下運行的數據得到相應的包絡譜信號，相應包絡譜信號進行數據的歸一化處理，并將處理后的數據隨機劃分為訓練數據和測試數據；從輸入的數據中提取各個不同類別的早期故障特征，網絡的隱含層節點數量以及各層DA的學習率，通過ISSA算法進行優化選擇；構造混合核極限學習機MKELM，引入Bernoulli混沌映射優化麻雀初始種群，采用改進后的麻雀搜索算法ISSA對混合核極限學習機MKELM的參數進行優化，建立ISSA?MKELM故障診斷模型進行測試，計算該模型對于測試樣本的診斷正確率。本發明與現有技術相比具有良好的診斷精度和魯棒性的優點。

本發明授權基于ISSA-MKELM的變壓器早期故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.一種基于ISSA-MKELM的變壓器早期故障診斷方法，其特征在于，包括如下方法步驟： 收集變壓器在不同狀態下運行的數據，變壓器不同故障的早期振動信號進行預處理得到相應的包絡譜信號，相應包絡譜信號進行數據的歸一化處理，并將處理后的數據隨機劃分為訓練數據和測試數據； 從輸入的數據中提取各個不同類別的早期故障特征，網絡的隱含層節點數量以及各層DA的學習率，通過ISSA算法進行優化選擇； 構造混合核極限學習機MKELM，引入Bernoulli混沌映射優化麻雀初始種群，使用柯西高斯變異策略和非線性動態慣性權重，采用改進后的麻雀搜索算法ISSA對混合核極限學習機MKELM的參數進行優化，建立ISSA-MKELM故障診斷模型； 采用測試數據對早期故障診斷模型ISSA-MKELM進行測試，計算該模型對于測試樣本的診斷正確率。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人合肥工業大學，其通訊地址為：230009 安徽省合肥市包河區屯溪路193號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。