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龙图腾网获悉山东海纳智能装备科技股份有限公司申请的专利一种矿用电路故障自诊断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：CN120370097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510854441.6，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种矿用电路故障自诊断方法及系统是由朱凯;王华东;张娜娜;谢胜卓;刘波设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种矿用电路故障自诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种矿用电路故障自诊断方法及系统。其中，该方法通过采集电缆的电流、电压波形及三维振动信号，经自适应降噪和时序同步生成抗干扰数据；基于机械振动强度与电流瞬态速率的关联动态调整波形截取窗口，从电流瞬态片段提取波峰斜率变化量，从电压瞬态片段分离高频谐波能量，并对振动信号进行时频分析提取能量突增频点，构建机械损伤频谱特征集；将特征输入时空关联模型，验证电流畸变与电压异常的时空一致性生成复合特征；基于环境干扰因子动态修正故障阈值；最终根据电气与机械特征的关联强度输出短路尖峰或断路震荡诊断结果。本申请实现矿用电缆在复杂工况下的精准故障自诊断。

本发明授权一种矿用电路故障自诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种矿用电路故障自诊断方法，其特征在于，包括： 通过多维度传感器组同步采集电缆的电流波形、电压波形及三维振动信号，通过自适应降噪及潮湿粉尘环境下的时序同步传输，生成抗干扰数据集； 基于所述抗干扰数据集中的机械振动强度与电流瞬态速率的关联，动态调整波形截取窗口以捕获瞬态波形片段，从所述电流波形的瞬态波形片段中提取波峰斜率变化量，从所述电压波形的瞬态波形片段中分离短路尖峰的谐波频段能量，同时对所述三维振动信号进行时频分析，生成机械损伤频谱特征集； 将所述波峰斜率变化量、谐波频段能量及机械损伤频谱特征集输入时空关联模型，通过电流畸变特征与电压异常特征的时空关联验证，生成复合特征向量； 基于所述复合特征向量中的环境干扰因子，结合电缆表面温度及粉尘数据，动态修正故障特征数据库中的阈值； 将所述复合特征向量与修正后的故障模式阈值进行多维度匹配计算，根据匹配结果中电气特征与机械特征的关联强度，确定故障诊断结果； 其中，基于所述抗干扰数据集中的机械振动强度与电流瞬态速率的关联，动态调整波形截取窗口以捕获瞬态波形片段，包括： 基于所述抗干扰数据集中的三维振动信号的振动强度检测模块，计算振动幅值的均方根值，并建立振动强度与电流瞬态速率的关联关系表；当检测到电流瞬态速率超过所述关联关系表中当前振动强度区间对应的速率阈值时，从当前电流波形中选取预设时间范围内的斜率突变点或局部极值点作为波形截取窗口的起始位置，其中，起始位置优先选取波谷点；根据所述均方根值与所述电流瞬态速率的比值，动态调整波形截取窗口的长度，其中所述比值增大时扩展窗口长度、减小时收缩窗口长度，且窗口长度限制在预设的上限和下限之间；对调整后窗口内的电流波形的幅值突变幅度和频谱能量分布进行分析，若所述幅值突变幅度的值超过预设阈值且频谱能量集中于高频段，则捕获电流波形作为瞬态波形片段； 其中，从所述电流波形的瞬态波形片段中提取波峰斜率变化量，从所述电压波形的瞬态波形片段中分离短路尖峰的谐波频段能量，同时对所述三维振动信号进行时频分析，生成机械损伤频谱特征集，包括： 从捕获的所述电流波形的瞬态波形片段中，提取相邻波峰间的幅值增量与时间增量的比值作为波峰斜率变化量；对捕获的所述电压波形的瞬态波形片段进行频域分解，识别频率高于基频三倍且能量分布集中的频段，计算选中频段内各子频带的能量积分作为谐波频段能量；对所述三维振动信号采用多分辨率分解方法进行时频分析，提取各分解频带内振动能量突增的频点集合，记录所述频点集合的频率位置及能量增幅，生成由频点分布与能量变化构成的机械损伤频谱特征集; 其中，将所述波峰斜率变化量、谐波频段能量及机械损伤频谱特征集输入时空关联模型，通过电流畸变特征与电压异常特征的时空关联验证，生成复合特征向量的过程中包括： 将所述波峰斜率变化量、谐波频段能量及机械损伤频谱特征集输入特征融合模块，按时间戳对齐规则进行数据重组，形成包含电流畸变特征、电压异常特征及机械损伤特征的时空矩阵；从所述时空矩阵中提取电流畸变特征序列和电压异常特征序列，按预设的时间窗口滑动规则对所述电流畸变特征序列和电压异常特征序列进行分段截取，形成包含连续多个采样点特征值的电流畸变特征段及电压异常特征段；对同一时间窗口内的所述电流畸变特征段和电压异常特征段进行逐点差异累积计算，通过动态调整所述电压异常特征段的起始位置使两者相位差异最小化，生成当前时间窗口内的时间偏移量； 其中，基于所述复合特征向量中的环境干扰因子，结合电缆表面温度及粉尘数据，动态修正故障特征数据库中的阈值，包括： 从所述复合特征向量中提取环境干扰因子，所述环境干扰因子由电缆表面温度传感器采集的温度值与粉尘浓度监测值的乘积计算得到；根据所述环境干扰因子的大小，从故障特征数据库中选择包含温度补偿系数和粉尘衰减系数对应的修正系数表；将故障特征数据库中的原始阈值与所述修正系数表中的温度补偿系数、粉尘衰减系数进行线性组合，生成动态修正后的阈值，其中，所述温度补偿系数与温度值呈分段线性关系，所述粉尘衰减系数与粉尘浓度值呈指数衰减关系。

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