南开大学张春燕获国家专利权
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龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种基于深度学习的开关柜故障诊断方法及装置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：CN119475221B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202411507319.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于深度学习的开关柜故障诊断方法及装置是由张春燕;张建磊;唐西超设计研发完成，并于2024-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的开关柜故障诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的开关柜故障诊断方法及装置，属于电力设备技术领域。该方法包括：S1、获取PD数据；S2、对PD数据进行预处理；预处理内容包括：针对所述PD数据进行全局统计特征提取，得到全局统计特征；以及针对所述PD数据进行数据类型转化，得到灰度图像；S3、采用结合有CBAM注意力机制的ResNet模型对所述灰度图像进行处理，提取关键性潜在特征作为关键局部判别特征；S4、将所述全局统计特征和所述关键局部判别特征进行特征拼接，得到多尺度特征；S5、采用MLP分类器进行分类处理，得到开关柜故障诊断结果。本发明可以通过多尺度特征融合从不同层次和尺度分析信号特征，提高了故障诊断精度和适应性。
本发明授权一种基于深度学习的开关柜故障诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的开关柜故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取PD数据； S2、对获取的PD数据进行预处理； 预处理内容包括：针对所述PD数据进行全局统计特征提取，得到全局统计特征；以及针对所述PD数据进行数据类型转化，得到灰度图像； S3、采用结合有CBAM注意力机制的ResNet模型对所述灰度图像进行处理，提取关键性潜在特征作为关键局部判别特征； S4、将所述全局统计特征和所述关键局部判别特征进行特征拼接，得到多尺度特征； S5、采用MLP分类器对所述多尺度特征进行分类处理，得到开关柜故障诊断结果； 所述全局统计特征包括脉冲数量、脉冲的平均绝对幅度、脉冲的标准偏差以及脉冲的最大和最小值； 所述PD数据为局部放电相位分辩的脉冲序列或者相位分辨的局部放电数据； 所述MLP分类器为基于多尺度特征设计的多层感知器，其判断的开关柜故障诊断结果包括有无故障和故障类型。
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