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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于两步神经网络的光纤故障检测分离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：CN116304622B 。

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：202310194856.6，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于两步神经网络的光纤故障检测分离方法及系统是由殷利平;刘建国;韩雅微;朱扬宇设计研发完成，并于2023-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于两步神经网络的光纤故障检测分离方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于两步神经网络的光纤故障检测分离方法及系统，该方法包括获取光纤振源数据；对光纤振源数据进行B样条逼近，获取光强数据的概率密度函数，对概率密度函数进行静态建模，计算每一时刻的权值；采用神经网络逼近每一时刻的权值，建立输入光强数据与权值之间的非线性模型；根据非线性模型构造用于故障检测的非线性滤波器和用于故障诊断的非线性观测器；将光纤振源数据输入至非线性滤波器和非线性观测器以获取故障大小。本申请通过故障检测的非线性滤波器检测出故障入侵，然后通过故障诊断的非线性观测器诊断出不同的故障信息，获取故障大小，达到故障分离的目的。

本发明授权一种基于两步神经网络的光纤故障检测分离方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于两步神经网络的光纤故障检测分离方法，其特征在于，包括： 获取光纤振源数据； 对所述光纤振源数据进行B样条逼近，获取光强数据的概率密度函数，对所述概率密度函数进行静态建模，计算每一时刻的权值； 采用神经网络逼近每一时刻的权值，建立输入光强数据与权值之间的非线性模型； 根据所述非线性模型构造用于故障检测的非线性滤波器和用于故障诊断的非线性观测器； 将所述光纤振源数据输入至非线性滤波器和非线性观测器以获取故障大小； 所述非线性模型的表达式为： ； 其中，为状态向量，，为维度，、、和表示权重模型动态部分的已知参数矩阵，表示权重模型的非线性动力学的已非线性向量函数；表示光纤振源数据中不同类别的故障,为系统输入，为B样条展开的相应权重； 所述非线性滤波器的表达式为： ； 其中，是状态向量的估计值，是检测观测器的待定增益，，为m×p维的矩阵，表示测量的概率密度函数和估计的概率密度函数之差的积分； 所述非线性观测器的表达式为： ； 其中，和是对于故障和的估计，是状态向量的估计值，是检测观测器的待定增益，，为m×p维的矩阵，表示测量的概率密度函数和估计的概率密度函数之差的积分。

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