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龍圖騰網獲悉南昌工程學院申請的專利一種復雜環境中變壓器聲紋信號降噪與辨識方法及系統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：CN119293475B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18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：202411814932.X，技術領域涉及：G06F18/21；該發明授權一種復雜環境中變壓器聲紋信號降噪與辨識方法及系統是由李斌;許志浩;何言;鄭豫譚;徐派;王宗耀;左子洋;易靜雨;彭宏偉;蔡詩雨;涂俊文;李昌昱;李章毅;周健;熊銘政設計研發完成，并于2024-12-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種復雜環境中變壓器聲紋信號降噪與辨識方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于變壓器監測技術領域，公開了一種復雜環境中變壓器聲紋信號降噪與辨識方法及系統，該方法選擇小波基函數對變壓器聲紋信號進行分解，將變壓器聲紋信號分解為不同頻率和時間尺度上的小波包系數矩陣；將獲得的小波包系數矩陣輸入各向異性噪聲因子算法中，計算變壓器聲紋信號的低秩矩陣和噪聲協方差；根據計算變壓器聲紋信號的低秩矩陣和噪聲協方差進行重構，得到降噪后的變壓器聲紋信號；將降噪后的變壓器聲紋信號輸入聲紋信號辨識網絡中，對變壓器的運行狀態進行辨識。本發明可有效去除噪聲成分，能夠有效提升信噪比，獲得純凈的變壓器聲紋信號，提高辨識準確率。

本發明授權一種復雜環境中變壓器聲紋信號降噪與辨識方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種復雜環境中變壓器聲紋信號降噪與辨識方法，其特征在于，步驟如下：步驟S1：選取變壓器聲紋信號數據，建立變壓器聲紋信號數據庫；步驟S2：選擇小波基函數對變壓器聲紋信號進行分解，將變壓器聲紋信號分解為不同頻率和時間尺度上的小波包系數矩陣；步驟S3：將獲得的小波包系數矩陣輸入各向異性噪聲因子算法中，計算變壓器聲紋信號的低秩矩陣和噪聲協方差；使用改進ESC算法優化低秩矩陣的迭代，改進ESC算法是在ESC算法的基礎上，在開發階段引入動態折射反向學習機制對人群進行擾動，使其跳出局部最優解，開發階段的位置更新公式為： ， ， ，式中，是精英池成員的位置，為動態折射反向學習機制的縮放因子，為的適應度，為的適應度；表示第i個個體在第z維上的當前位置，代表第z維的上界，代表第z維的下界，表示第i個個體在第z維上的新位置；為以相同的概率取值0或1的參數，由伯努利分布決定；為另一個以相同的概率取值0或1的參數，由伯努利分布決定；是一個自適應萊維權值；為另一個自適應萊維權值；是從人群中隨機抽取的個體的位置；t表示當前迭代次數，表示最大迭代次數；步驟S4：根據計算變壓器聲紋信號的低秩矩陣和噪聲協方差進行重構，得到降噪后的變壓器聲紋信號；使用自適應因子優化小波包系數矩陣C： ； =；式中，為噪聲協方差矩陣的平方根，表示變壓器聲紋信號的低秩矩陣，是變壓器聲紋信號的主要成分；為優化后的小波包系數矩陣，抑制了噪聲并增強了變壓器聲紋信號的主要成分；使用優化后的小波包系數矩陣進行小波包逆變換，得到降噪后的變壓器聲紋信號： ；式中，表示降噪后的變壓器聲紋信號，表示小波包逆變換，將頻率域的小波包系數矩陣轉換為時域信號；步驟S5：將降噪后的變壓器聲紋信號輸入聲紋信號辨識網絡中，對變壓器的運行狀態進行辨識。

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南昌工程學院，其通訊地址為：330000 江西省南昌市高新區天祥大道289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”。