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龙图腾网恭喜深圳市荣电创新技术有限公司申请的专利一种基于故障数据集成的开关电源状态识别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：CN120030455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510518070.4，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于故障数据集成的开关电源状态识别方法是由王贵周;王世顺;詹满冬;张茂松设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于故障数据集成的开关电源状态识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于故障数据集成的开关电源状态识别方法，涉及数据处理与识别技术领域，包括：全面采集开关电源在运行过程中的各项参数数据；对采集到的原始数据进行清洗，去除噪声、异常值和缺失值，并对数据进行标准化处理；提取反映工作状态的时频域特征和小波变换特征；通过分析输入数据在不同时间步上的信息积累和变换，提取开关电源的时序特征；通过卷积神经网络提取开关电源的空间特征；筛选对开关电源状态识别影响程度高的特征。通过采用格拉姆角和场编码将一维时序数据转换为二维图像，通过卷积神经网络提取开关电源的空间特征，并将各项关键特征进行自适应融合，实现对开关电源工作状态的实时监测和准确识别。

本发明授权一种基于故障数据集成的开关电源状态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于故障数据集成的开关电源状态识别方法，其特征在于，包括： 利用至少一种传感器和监测设备，全面采集开关电源在运行过程中的各项参数数据，获取故障发生前后的开关电源运行数据变化，并构建故障数据集，所述参数数据包括电压、电流、温度和频率； 对采集到的原始数据进行清洗，去除噪声、异常值和缺失值，并对数据进行标准化处理； 基于开关电源的工作原理和故障特性，提取反映工作状态的时频域特征和小波变换特征； 利用长短时记忆网络，通过分析输入数据在至少一个时间步上的信息积累和变换，提取开关电源的时序特征； 通过将时间序列转换为极坐标系，利用三角函数计算格拉姆矩阵，将一维数据映射为二维图像，并基于场编码的结果，生成对应的二维图像，通过卷积神经网络提取开关电源的空间特征； 采用基于互信息和基于树模型的特征选择方法，筛选对开关电源状态识别影响程度高的特征，并输出为关键特征，将各项关键特征进行自适应融合，构建多维度特征融合状态识别模型； 将训练好的模型部署到实际系统中，实时接收开关电源的监测数据，并利用模型对输入数据进行预测，预测结果以分类标签的形式输出，判断开关电源当前的工作状态； 将新的故障数据反馈到系统中，更新优化模型并持续学习新的故障模式和数据特征； 基于开关电源的工作原理和故障特性，提取反映工作状态的时频域特征和小波变换特征具体包括： 开关电源通过电子开关元件的快速通断操作控制电源的能量转移，快速通断过程在至少一个储能元件中产生电压和电流的变化，实现电压的转换和稳定； 观察开关电源的电压和电流波形，测量其过零率和斜率变化次数，反映电源的工作稳定性和负载变化情况； 计算电压和电流的均值、最大值、最小值、峰值、谷值和方差的统计特征，评估电源的输出性能和稳定性； 利用傅里叶变换将电压和电流信号从时域转换到频域，分析至少一种频率成分的振幅和相位，识别电源中的谐波成分和噪声干扰； 分析电源信号的功率谱密度，显示信号功率作为频率的函数的分布状况，识别电源中的异常频率成分； 基于开关电源信号的特点，选择哈尔小波函数作为小波基函数进行小波变换，对开关电源的电压和电流信号进行连续小波变换，得到至少一个尺度下的小波系数。

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