山东理工大学邹国锋获国家专利权
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龙图腾网获悉山东理工大学申请的专利基于多特性融合的电力电缆故障放电声音识别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：CN120544610B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511036708.7，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权基于多特性融合的电力电缆故障放电声音识别方法及系统是由邹国锋;王敬华;单超;徐梁杰;许圣强;宫士营;傅桂霞;王玮设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多特性融合的电力电缆故障放电声音识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力电缆故障检测定位技术领域，提出了一种基于多特性融合的电力电缆故障放电声音识别方法及系统，包括如下步骤：获取电力电缆的声音信号，根据周期峰值进行自适应分帧加窗处理；计算声音信号的包络方差，以及局部极大值衰减系数；提取声音信号的高频模态能量占比以及计算归一化谱熵；将局部极大值衰减系数和包络方差数据输入至第一分类器；将高频模态能量占比和归一化谱熵输入至训练后的第二分类器；将两个分类结果融合。基于自相关分析的自适应加窗方法与多维特征融合的放电声音识别策略，构建双分类器结构并融合时频信息，有效提升了电缆故障放电声音识别的准确性与鲁棒性。
本发明授权基于多特性融合的电力电缆故障放电声音识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多特性融合的电力电缆故障放电声音识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取电力电缆的声音信号，识别声音信号中的自相关系数的周期峰值，根据周期峰值进行自适应分帧加窗处理； 基于获取的声音信号计算声音信号的包络方差，针对分帧加窗处理后的时间窗口信号，计算声音信号的局部极大值衰减系数； 基于获取的声音信号提取声音信号的高频模态能量占比，针对分帧加窗处理后时间窗口信号，计算归一化谱熵； 将局部极大值衰减系数和包络方差数据输入至训练后的第一分类器，得到第一分类结果； 将高频模态能量占比和归一化谱熵输入至训练后的第二分类器，得到第二分类结果； 将第一分类结果和第二分类结果融合，得到电力电缆的声音信号的分类结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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