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龙图腾网获悉湖州泰仑电力器材有限公司申请的专利一种基于人工智能的电力设备健康状态评估方法及系统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：CN120196938B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510689183.0，技术领域涉及：G06F18/2131；该发明授权一种基于人工智能的电力设备健康状态评估方法及系统是由钱方良;汤国华;陈国华;陈千良;倪旭嵩;莫惠斌;王旭琪;诸楷;沈荣;杨月明;邱伟设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的电力设备健康状态评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的电力设备健康状态评估方法及系统，所述方法包括电力设备健康状态数据获取、标注，电力设备健康状态评估。本发明采用可学习的频谱调制向量，提升对复杂环境的鲁棒性；通过李群对称性操作，使得模型在不同安装角度下仍能保持特征提取的一致性；引入小幅随机扰动，增强对异常样本和噪声数据的探索能力；通过实时监测训练状态，提高训练效率，并避免对特定故障模式的过拟合；提升模型对几何扭曲和复杂工况下的故障识别能力；通过有选择地剪枝冗余通道，使模型结构更紧凑，计算成本更低，同时保持高分类精度。

本发明授权一种基于人工智能的电力设备健康状态评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的电力设备健康状态评估方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：电力设备健康状态数据获取，包括采集电力设备在实际运行过程中的振动监测信号； S2：对获取的振动信号数据进行标注，标注基于设备的运行状态和故障类型实现； S3：电力设备健康状态评估，包括基于卷积神经网络进行电力设备健康状态，对网络进行训练；训练过程包括基于He正态初始化函数进行神经网络的权重初始化；基于自适应频谱变换学习并调制特征的频谱成分；基于李群对称性操作处理中间特征；对梯度场施加扰动；基于动态调节因子进行卷积核权重更新；基于权重重要性进行剪枝；基于训练过程中的实时性能动态调整学习率;融合分类误差、特征对比一致性及动态稀疏正则化计算损失函数； 所述基于动态调节因子进行卷积核权重更新通过对扰动后的梯度进行反向传播，动态关注损失较大的区域； 所述动态调节因子计算方式表示为： ； 式中，为动态调节因子的调节系数；为卷积神经网络的损失函数对第层的卷积核权重的梯度，为损失敏感度，为损失函数值。

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