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龙图腾网获悉上海格鲁布科技有限公司申请的专利基于多模态校准与盲源分离的局部放电识别与定位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：CN121049664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511224596.8，技术领域涉及：G01R31/12；该发明授权基于多模态校准与盲源分离的局部放电识别与定位方法是由赵洪义;沈道义;胡勇;干元锋;田广亮;钱大钊设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态校准与盲源分离的局部放电识别与定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态校准与盲源分离的局部放电识别与定位方法，包括以下步骤：步骤1，在变压器铁芯接地扁铁或夹件接地扁铁沿线处布设高频电流传感器；步骤2，采集混合脉冲信号并进行时频变换，输出多模态特征；步骤3，对混合脉冲信号使用盲源分离输出若干独立脉冲源信号，信号参数；步骤4，周期性向扁铁注入参考脉冲信号，基于到达时间差估算并自适应更新沿扁铁的信号传播速度；步骤5，获取多模态特征和信号参数，输入至深度学习分类器，输出分类置信度，综合判断脉冲信号干扰来源，实现内外部放电识别与沿扁铁定位。

本发明授权基于多模态校准与盲源分离的局部放电识别与定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态校准与盲源分离的局部放电识别与定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，布设高频电流传感器，将高频电流传感器输出端接入高速数据采集装置，并设置采样通道时钟同步，所述高频电流传感器接在变压器铁芯接地扁铁或夹件接地扁铁沿线处； 步骤2，采集混合脉冲信号，所述混合脉冲信号包括高频传感器信号和至少一种其他传感器的信号，对所述混合脉冲信号进行时频变换，输出多模态特征，所述多模态特征包括：时序原始波形、时频谱图、超声包络信号、PRPD图像、能量比、频谱质心和瞬时相位信息； 步骤3，自定义盲源分离的卷积混合模型，对混合脉冲信号使用盲源分离输出若干独立脉冲源信号，计算独立脉冲源信号的信号参数，所述信号参数包括：波形相似度、脉冲极性、到达时间差、能量和频谱特征； 步骤4，周期性向所述扁铁注入参考脉冲信号，基于所述参考脉冲的到达时间差估算并自适应更新沿所述扁铁的信号传播速度； 步骤5，获取所述多模态特征和所述信号参数，输入至深度学习分类器，输出分类置信度，综合判断脉冲信号干扰来源； 将所述多模态特征输入预训练的CNN-Transformer混合模型，CNN-Transformer混合模型包括：CNN模块、Transformer模块和融合模块，CNN模块提取图像特征，Transformer模块处理时序波形，预训练基于已筛选的实际和模拟局部放电高频、超声及其他数据，输入至CNN-Transformer混合模型中，并输出识别准确率，基于识别准备率调整模型参数，在达到98%后完成训练； CNN-Transformer混合模型输出：内部放电、外部干扰和未知事件三种结果； 深度学习结果具体计算过程为，监测到变压器接地扁铁上的异常脉冲时，深度学习分类器开始工作，首先，高频电流传感器捕获的原始脉冲信号经过小波变换，输出时频谱图，同步提取原始脉冲在工频周期内的相位-幅值关系，输出PRPD图像，超声波传感器采集的信号通过希尔伯特变换提取包络波形，并插值对齐至相同时间轴； 脉冲的能量比和频谱质心量化为数值，归一化后转换为灰度值，整合为一个四通道的256×256像素张量，第一通道为时频谱图，记录频域特征；第二通道为PRPD图像，记录放电相位规律；第三通道为超声包络，捕捉机械振动关联；第四通道融入能量与频谱的量化指标，用于完整描述了脉冲的物理特性， 接下来，像素张量输入到预训练的CNN-Transformer混合模型中，CNN模块通过三层卷积网络解析时频谱图和PRPD图像中的空间模式，首层卷积使用3×3的小型核在图像上滑动扫描，捕捉局部细节，残差连接结构确保深层网络能持续优化特征提取能力，避免细节丢失；Transformer模块处理高频电流原始波形数据，将1024个采样点切分为16个时间片段，通过位置编码标记各片段的时序关系，再借助多头注意力机制分析脉冲上升沿、振荡衰减关键部位的关联性，波形在10%-90%上升阶段的形态一致性高达89%，与内部放电高度相关； CNN模块和Transformer模块的输出到融合模块，CNN模块提取的64×64×128维空间特征与Transformer模块生成的16×64维时序特征被展平并拼接，形成超过52万维的联合特征向量；联合特征向量经过两层全连接神经网络处理，首层通过ReLU激活函数筛选显著特征，第二层输出三个原始得分值，分别对应内部放电、外部干扰和未知事件的可能性；最终，Softmax函数将得分转化为概率分布。

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