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龍圖騰網(wǎng)獲悉臨沂大學(xué)申請(qǐng)的專利基于協(xié)同推理的局部放電智能識(shí)別方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120470462B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510954065.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2431；該發(fā)明授權(quán)基于協(xié)同推理的局部放電智能識(shí)別方法及系統(tǒng)是由張聰聰;傅尊偉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-11向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于協(xié)同推理的局部放電智能識(shí)別方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于協(xié)同推理的局部放電智能識(shí)別方法及系統(tǒng)，屬于局部放電檢測(cè)領(lǐng)域，通過多尺度特征信息圖構(gòu)建與稀疏譜劃分算法顯式解構(gòu)高維PD數(shù)據(jù)的語義結(jié)構(gòu)，分離出與放電機(jī)制強(qiáng)相關(guān)的特征子通道，有效抑制現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)中的語義干擾；進(jìn)一步采用通道結(jié)構(gòu)誘導(dǎo)的模糊建模器獨(dú)立學(xué)習(xí)局部規(guī)則集，結(jié)合跨通道預(yù)測(cè)一致性驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)融合機(jī)制，顯著提升了對(duì)電壓相位缺失、背景噪聲擾動(dòng)及設(shè)備異構(gòu)性的容忍能力。相較于傳統(tǒng)神經(jīng)模糊模型，該方法在保持可解釋性的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)未知放電模式的非排他性模糊分類，解決了現(xiàn)場(chǎng)部署中因數(shù)據(jù)分布偏移導(dǎo)致的模型失效問題，識(shí)別錯(cuò)誤率明顯降低，為電力設(shè)備智能診斷提供了高魯棒性解決方案。

本發(fā)明授權(quán)基于協(xié)同推理的局部放電智能識(shí)別方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于協(xié)同推理的局部放電智能識(shí)別方法，其特征在于：包括以下步驟： S1.構(gòu)建局部放電測(cè)量數(shù)據(jù)的多尺度特征信息圖，提取維度間高階依賴關(guān)系； S2.通過結(jié)構(gòu)分解算法將高維特征空間劃分為多個(gè)結(jié)構(gòu)一致性特征子通道，每個(gè)子通道對(duì)應(yīng)放電機(jī)制相關(guān)的局部特征群； S3.針對(duì)每個(gè)特征子通道獨(dú)立構(gòu)建模糊推理模型，生成通道級(jí)放電模式子分類器； S4.基于預(yù)測(cè)置信度動(dòng)態(tài)調(diào)整融合策略，對(duì)多個(gè)子分類器輸出進(jìn)行結(jié)構(gòu)一致性驅(qū)動(dòng)融合； S5.輸出最終局部放電類型識(shí)別結(jié)果。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人臨沂大學(xué)，其通訊地址為：276000 山東省臨沂市蘭山區(qū)工業(yè)大道北段西側(cè)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。