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龍圖騰網獲悉安徽繼遠軟件有限公司申請的專利一種基于特征空間差異化的斷路器隱患識別方法及裝置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：CN116610990B 。

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：202310383890.8，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權一種基于特征空間差異化的斷路器隱患識別方法及裝置是由陶俊;高亮;余江斌;聶文萍;黃旭東設計研發完成，并于2023-04-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于特征空間差異化的斷路器隱患識別方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于特征空間差異化的斷路器隱患識別方法及裝置，所述方法包括：采集斷路器的當前時刻前第一時間段的多維度時序信號數據并進行信號預處理，所述多維度時序信號數據包括斷路器線圈電流信號、聲波信號、振動信號；針對斷路器的多維度時序信號數據基于預設特征提取方法獲取斷路器狀態特征參量組；基于斷路器的狀態特征參量組，輸入隱患識別模型，獲取斷路器隱患識別結果。本發明基于多維度時序信號數據對斷路器狀態進行綜合分析，充分利用斷路器不同狀態時在不同維度時序信號上的表現同步性和差異性，提高斷路器隱患識別的準確性。

本發明授權一種基于特征空間差異化的斷路器隱患識別方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于特征空間差異化的斷路器隱患識別方法，其特征在于，包括： 采集斷路器的當前時刻前第一時間段的多維度時序信號數據并進行信號預處理，所述多維度時序信號數據包括斷路器線圈電流信號、聲波信號、振動信號； 針對斷路器的多維度時序信號數據基于預設特征提取方法獲取斷路器狀態特征參量組； 基于斷路器的狀態特征參量組，輸入隱患識別模型，獲取斷路器隱患識別結果； 所述特征參量組包括針對每個維度時序信號數據在時域和頻域下的統計學特征和信息度量特征；所述基于預設特征提取方法獲取斷路器狀態特征參量組，包括：針對每個維度時序信號數據，基于信號分解獲取多個時序分量信號；基于多個時序分量信號分別獲取A1特征參量、A2特征參量；針對信號分解后的每個時序分量信號，進行頻域轉換，得到不同頻譜信號；基于頻譜信號分別獲取B1特征參量、B2特征參量、B3特征參量； 所述A1特征參量為：多個時序分量信號的標準差；所述A2特征參量為：當前維度時序信號數據的多個時序分量信號的標準差與正常狀態下所述維度時序信號數據的多個時序分量信號的標準差的中心的距離；所述B1特征參量為：第一頻率占比值，所述第一頻率占比值為：在當前頻譜信號中，在累計n個頻率中存在k個第一頻率的情況下，第一頻率能量在所有頻率能量中的占比：所述第一頻率包括在預設頻率范圍的多個頻值，第一頻率表征正常狀態時的頻率；Ai是第i個第一頻率的幅值，Bj是當前頻譜信號中第j個頻率的幅值；所述B2特征參量為：非第一頻率占比值，所述非第一頻率占比值為：在當前頻譜信號中，非第一頻率的頻率含量相比于第一頻率的頻率含量的比值，所述B3特征參量為：其中Hj是當前頻譜信號中第j個頻率的能量占比，

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