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龙图腾网获悉沈阳铝镁设计研究院有限公司申请的专利一种基于多源特征卷积的电解槽接地故障检测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：CN121434919B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202512019272.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于多源特征卷积的电解槽接地故障检测方法是由杨正华;李云峰;成宇峰;孙伟;白兆玉;祝赫名设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源特征卷积的电解槽接地故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源特征卷积的电解槽接地故障检测方法，涉及电解槽故障检测技术领域，旨在解决现有方法中注入交流信号法在多点测量、数据量庞大以及复杂工况下定位精度和适应性不足等问题，其包括获取电解槽区域数据源；将电解槽区域数据源作为输入，基于多源特征卷积模型输出得到电解槽接地故障发生位置；多源特征卷积模型包括依次连接的特征提取器、多源信息融合模块和分类器。本发明利用仿真数据与现场数据融合、深度特征学习等方法辅助电解槽故障诊断，使用多源数据融合、域自适应学习和智能特征提取技术，基于局部测量数据的推断接地故障位置。

本发明授权一种基于多源特征卷积的电解槽接地故障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源特征卷积的电解槽接地故障检测方法，其特征在于，包括： 获取电解槽区域数据源，所述电解槽区域数据源包括电解槽区域两端直流对地电压、和交流对地电压有效值、以及电解槽区域两端交流电压与的相位差； 将电解槽区域数据源作为输入，基于多源特征卷积模型，输出得到电解槽接地故障发生位置； 其中，所述多源特征卷积模型包括依次连接的特征提取器、多源信息融合模块和分类器，所述特征提取器用于对电解槽区域数据源进行特征提取得到多源信号特征，所述多源信息融合模块用于对多源信号特征进行信息融合得到总信号特征；所述分类器用于根据总信号特征输出得到电解槽接地故障发生位置； 所述特征提取器包括5层依次串联的卷积层；所述多源信息融合模块为基于Transformer卷积神经网络；所述分类器包括3层依次串联的全连接层； 所述多源信息融合模块的数据处理过程包括： 利用跨信息多头自注意力实现多源信息特征交互融合得到多源融合信息特征，其表达式分别为： ； ； ； ； ；； 其中，表示多源融合信息特征，i=1、2，j=1、2、3，表示电解槽区域一端直流对地电压的融合信号特征，表示电解槽区域另一端直流对地电压的融合信号特征，表示电解槽区域一端交流对地电压有效值的融合信号特征，表示电解槽区域另一端交流对地电压有效值的融合信号特征，表示电解槽区域两端交流电压与的相位差的融合信号特征； 表示查询矩阵，表示电解槽区域一端直流对地电压的查询矩阵，表示电解槽区域另一端直流对地电压的查询矩阵，表示电解槽区域一端交流对地电压有效值的查询矩阵，表示电解槽区域另一端交流对地电压有效值的查询矩阵，表示电解槽区域两端交流电压与的相位差的查询矩阵；表示信号特征，表示电解槽区域一端直流对地电压的信号特征，表示电解槽区域另一端直流对地电压的信号特征，表示电解槽区域一端交流对地电压有效值的信号特征，表示电解槽区域另一端交流对地电压有效值的信号特征，表示电解槽区域两端交流电压与的相位差的信号特征；表示value值矩阵，表示电解槽区域一端直流对地电压的value值矩阵，表示电解槽区域另一端直流对地电压的value值矩阵，表示电解槽区域一端交流对地电压有效值的value值矩阵，表示电解槽区域另一端交流对地电压有效值的value值矩阵，表示电解槽区域两端交流电压与的相位差的value值矩阵；表示key值矩阵，表示电解槽区域另一端直流对地电压的key值矩阵的转置，表示电解槽区域一端直流对地电压的key值矩阵的转置，表示电解槽区域另一端交流对地电压有效值的key值矩阵的转置，表示电解槽区域两端交流电压与的相位差的key值矩阵的转置，表示电解槽区域一端交流对地电压有效值的key值矩阵的转置；LN表示三维线性投影，表示多层感知机，表示激活函数，表示查询矩阵和key值矩阵的特征维度，reshape表示将信号特征重塑为一维向量，表示查询矩阵的线性投影矩阵，表示key值矩阵的线性投影矩阵，表示value值矩阵的线性投影矩阵； 将多源融合信息特征分别进行最大池化和全局平局池化后拼接对应得到处理后多源融合信息特征，其表达式为： 其中，表示处理后多源融合信息特征，表示全局平局池化操作，表示最大池化操作，表示拼接操作； 将多源融合信息特征进行拼接得到总信号特征，其表达式为： 其中，表示总信号特征； 还包括对所述多源特征卷积模型进行预训练，所述预训练的方法包括： 获取仿真数据集和实际数据集，所述仿真数据集和实际数据集均由电解槽数据源及其对应接地故障标签组成； 将仿真数据集和实际数据集的数据对齐后作为输入，对多源特征卷积模型进行预训练，在预训练过程中计算损失函数，直至损失函数小于预设阈值，得到预训练完成的多源特征卷积模型。

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