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龍圖騰網恭喜廣東電網有限責任公司江門供電局申請的專利一種自適應調整的高壓斷路器診斷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：CN118114091B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29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：202410072518.X，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權一種自適應調整的高壓斷路器診斷系統是由杜文嬌;湯振鵬;麥榮煥;許巧云;陳子輝;楊璽;馬承志設計研發完成，并于2024-01-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種自適應調整的高壓斷路器診斷系統在說明書摘要公布了：本發明涉及高壓斷路器故障診斷領域，特別涉及一種自適應調整的高壓斷路器診斷系統，包括互相通信連接的感知層、網絡層和應用層，感知層用于實時采集高壓斷路器的多維信號數據并發送至網絡層，網絡層用于接收多維信號數據并轉發至應用層，應用層內置自適應故障診斷算法，包括如下步驟：S1、對感知層采集的多維信號數據進行自適應去噪；S2、將去噪后的多維信號數據組合成多維特征向量作為樣本數據；S3、將樣本數據輸入提前訓練好的自適應故障診斷模型，獲得最終診斷結果。本發明提供的自適應調整的高壓斷路器診斷系統通過設置自適應閾值去噪以及自適應學習率，達到了提高故障診斷精度的效果。

本發明授權一種自適應調整的高壓斷路器診斷系統在權利要求書中公布了：1.一種自適應調整的高壓斷路器診斷系統，包括互相通信連接的感知層、網絡層和應用層，其特征在于：所述感知層包括傳感單元和數據傳輸單元，所述感知層用于實時采集高壓斷路器的多維信號數據并發送至所述網絡層，所述網絡層包括網關裝置，所述網絡層用于接收所述感知層采集到的多維信號數據并轉發至所述應用層，所述應用層包括可視化平臺，所述應用層內置自適應故障診斷算法，所述自適應故障診斷算法包括如下步驟：S1、對感知層采集的多維信號數據采用CEEMDAN算法結合自適應小波閾值去噪法進行自適應去噪；S2、將去噪后的多維信號數據進行同一化處理，并組合成多維特征向量作為樣本數據；S3、將步驟S2中組合成的樣本數據輸入提前訓練好的基于自適應學習率和Nesterov動量的自適應故障診斷模型，獲得最終診斷結果；所述自適應故障診斷模型的訓練方法包括如下步驟：B1、人工模擬高壓斷路器的各種故障類型，通過感知層采集多維信號數據，并進行自適應去噪處理；B2、將多維信號數據進行同一化處理，并組合成多維特征向量，隨機選擇其中90%作為訓練樣本數據，剩余10%作為測試樣本數據；B3、構造卷積神經網絡CNN模型，并對權重、偏置量和卷積核大小參數進行初始化，其中，在卷積層和池化層之間設置歸一化層，用于加快訓練速度，所述歸一化層的公式如下：,式中：和分別是第l層的輸入和響應輸出，m是批量歸一化的樣本數，和分別是針對每一個特征映射圖的縮放和平移的參數；B4、將步驟B2中的訓練樣本數據輸入到步驟B3中的CNN模型中，利用自適應學習率和Nesterov動量法對CNN模型進行訓練；B5、將步驟B2中的測試樣本數據輸入到步驟B4訓練后的CNN模型中驗證診斷性能；B1過程中，人工模擬高壓斷路器的各種故障類型至少包括：擰松基座螺栓以模擬基座螺栓松動故障狀態；拆除緩沖彈簧以模擬緩沖彈簧疲勞故障狀態；縮短傳動桿的長度以模擬傳動機構故障狀態；減小合閘彈簧的預應力以模擬合閘彈簧疲勞故障狀態；所述自適應學習率用于解決網絡收斂速度加快時產生的過擬合現象，所述自適應學習率的具體規則如下：誤差變化率，式中，err（q）為第q次訓練的誤差；第q次訓練的學習率，式中，ɑ為閾值因子，ɑ∈（0,0.2），δ為懲罰因子，用于防止學習率變化過快，δ∈0,0.1；所述Nesterov動量法用于調節隨機梯度下降法的動量梯度下降速度，其公式如下：，式中，di和di-1分別是第i次和第i-1次的更新方向，β為修正因子，β∈（0,1），η為學習率，g（θ）表示目標函數在θ處的梯度。

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