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龙图腾网获悉广东森旭通用设备科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的低压柔直调压器故障诊断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：CN120044340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510510001.9，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权一种基于人工智能的低压柔直调压器故障诊断方法是由王非;张敬春;石秋敏;冯焕霞;罗章乐设计研发完成，并于2025-04-23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低压柔直调压器故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的低压柔直调压器故障诊断方法，涉及智能电力技术领域，包括，通过分布式传感器阵列采集多模态运行数据，基于电力物理定律对多模态数据进行约束校验与清洗；将多模态运行数据输入多模态融合网络根据跨模态注意力机制使得电压‑电流特征符合欧姆定律，通过可微分约束损失修正特征权重；采用快速梯度符号法和投影梯度下降法，在特征空间施加约束性扰动，获取对抗性特征集；构建训练集，采用对抗训练框架并使用元学习机制进行动态对抗防御；将实时多模态数据输入故障分类模型，输出故障概率分布，设定故障阈值并对比进行告警。本发明通过对抗训练和元学习机制的结合实现复杂工况的智能故障诊断。

本发明授权一种基于人工智能的低压柔直调压器故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的低压柔直调压器故障诊断方法，其特征在于：包括， 通过分布式传感器阵列采集多模态运行数据，所述多模态运行数据包括低压柔直调压器的电压、电流、温度和湿度，基于电力物理定律对多模态数据进行约束校验与清洗； 将多模态运行数据输入多模态融合网络，提取高频纹波特征、温湿度特征和时域统计量，根据跨模态注意力机制使得电压-电流特征符合欧姆定律，通过可微分约束损失修正特征权重，生成多模态特征向量； 所述多模态融合网络包含； 从电压和电流数据中，通过一维卷积神经网络提取高频纹波特征与时域统计量； 使用双向长短期记忆网络从温度数据中提取热动态特征； 结合湿度数据和低压柔直调压器散热参数，生成散热效率修正系数； 所述跨模态注意力机制是指采用物理约束注意力门控单元，实现电压-电流特征的欧姆定律硬约束； 采用快速梯度符号法和投影梯度下降法，在特征空间施加约束性扰动，获取对抗性特征集； 所述施加约束性扰动是指在特征空间生成对抗扰动，扰动范围受物理约束限制； 将多模态特征向量与对抗性特征集混合，构建训练集，采用对抗训练框架并使用元学习机制进行动态对抗防御，获得故障分类模型； 将实时多模态数据输入故障分类模型，输出故障概率分布，设定故障阈值并对比进行告警。

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