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龙图腾网获悉南京电力设计研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司南京供电分公司申请的专利一种基于GIL抗振支架的多参数监测系统及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：CN119714703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411880530.X，技术领域涉及：G01M3/04；该发明授权一种基于GIL抗振支架的多参数监测系统及方法是由刘永生;王昊;陶欣;林刚;张传瑾;王秋临;顾承阳;杨莲;茅嘉毅;张玮亚;许洪华;朱兴龙设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GIL抗振支架的多参数监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于GIL抗振支架的多参数监测系统及方法，该系统包括功能箱、多参数检测模块、SF6泄露检测模块以及上位机，所述的功能箱为箱体结构，外壳采用高分子聚合材料，一体注塑制作成型，设有9个放置检测模块的开槽，可同时对9个检测模块进行充电和数据传输，并通过USB总线对与所述的上位机进行通讯；进一步的，上述9个检测模块可以包括多个多参数检测模块，多个SF6泄露检测模块。所述的多参数检测模块设置于GIL抗振支架上，径向安装，测量当前加速度信号、温度信号、拉应力信号以及扭转应力信号。本发明为无线安装方式、区别于市场上有线拖挂传感器的方式，方便灵活安装并且可以长时间连续工作。

本发明授权一种基于GIL抗振支架的多参数监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GIL抗振支架的多参数监测系统，其特征在于，包括多参数检测模块、SF6泄露检测模块和上位机； 所述多参数检测模块设置于所述GIL抗振支架上，且径向安装在两个GIL抗振支架之间，用于测量GIL管道的实时加速度信号、温度信号、拉应力信号和扭转应力信号，并将相关信号实时上传到所述上位机进行处理； 所述SF6泄露检测模块，设置于所述GIL抗振支架设有的法兰接头上，用于检测当前SF6泄露情况，所述SF6泄露检测模块包括SF6密闭腔、密闭腔抱箍、SF6检测单元和第一控制电路板模块，所述SF6密闭腔由4块可拆卸的弧壳体组装而成，用于卡在GIL管道法兰接头的外壳上，并通过所述密闭腔抱箍紧固，所述SF6检测单元一端插入所述SF6密闭腔，用于测量SF6密闭腔内是否有SF6信号，并且SF6检测单元与所述第一控制电路板模块的输入端电连接； 所述上位机通过改进的网络识别模型实时对振动加速度信号、温度信号、拉应力信号、扭转应力信号以及SF6信号进行多重数据分析，从而表征GIL关键结构部件的健康状态、诊断和预防机械部件的机器故障； 所述上位机通过改进的网络识别模型实时对振动加速度信号、温度信号、拉应力信号、扭转应力信号以及SF6信号进行多重数据分析，具体包括以下步骤： S1将采集的多个时间点下GIL支架正常运行时历史振动加速度信号、温度信号、拉应力信号、扭转应力信号以及SF6信号形成对应的数据集； S2将数据集中的信号数据集转换为适合改进的SE-ResNet孪生网络模型训练的格式，具体的，将信号数据可视化为一维二维图像，或者提取频域特征，得到对应的预处理数据集，并将所述预处理数据集进行划分，得到对应的训练集、验证集与测试集； S3构建改进的SE-ResNet孪生网络模型，具体包括： S31选择ResNet50作为基线模型，因为其在模型性能和模型精度方面达到了很好的平衡，其整体结构由卷积层、池化层、全连接层组成，为了提高对关键特征的敏感度，在ResNet50中的卷积层后加入压缩和激励SE模块，能够改进特征的层次化表示，同时保持较小的计算开销；SE模块通过对每个通道的特征进行压缩，生成通道重要性权重，并通过与该通道特征元素相乘来调整每个通道的响应； 所述SE模块将每个通道的特征压缩为实数，表征通道上的特征分布，再通过激励提取每个通道上的注意力因子，将其视为特征通道的重要参数，与相应通道上的特征元素相乘得到结果； S32对经过所述改进的SE-ResNet提取的特征向量，再计算特征向量之间的欧氏距离，得到对应的集合D，集合D中的数据值Di用于度量两个对应输入之间的相似性； S33随后，定义一个对比函数，所述对比函数旨在最小化同类样本之间的距离，同时最大化不同类样本之间的距离； 所述对比函数，表示为： 其中，y是真实的标签值，当y＝1时，即对应的是正样本对，对比函数将距离Di平方化，并最小化，以便缩小同类样本之间的距离，此时这一项的值为 当y＝0时，即对应的是负样本对时，对比函数会最小化m-Di2，其中，m是一个边界距离阈值，确保异类样本之间的距离大于m，当Di超过m时，该项的损失为0；因此，在训练时，将m初始化为某个值，并在训练过程中让其通过反向传播自动调整为合适的值。

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