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龙图腾网获悉华中科技大学;东方电气集团东方电机有限公司申请的专利基于特征融合词袋和并行孪生网络的发电机局放识别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：CN116522277B 。

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：202310461785.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于特征融合词袋和并行孪生网络的发电机局放识别方法是由彭小圣;陈玉竹;张跃;周进;谢志辉设计研发完成，并于2023-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征融合词袋和并行孪生网络的发电机局放识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于特征融合词袋和并行孪生网络的发电机局放识别方法，在实验室采集发电机定子线棒局部放电数据和相位信号数据，获取对应的相位图谱，构建SIFT、LBP、HOG和Haar‑like多描述子特征检测的词袋单词本并检索相似局放图谱；基于实验室采集到的局放样本训练AlexNet、GoogLeNet、VGG‑16和ResNet神经网络，然后通过训练好的神经网络孪生，共享权值，利用全连接层交叉熵函数计算损失，选取损失最小的标签作为各通道识别结果；测试时基于图谱不同相位象限分割的多通道识别结果使用自适应融合策略整合，获取最终局放模式识别结果。本发明弥补了传统深度学习分类方法在数据不平衡和存在小样本数据无法训练的不足，解决了局放模式识别问题中存在的数据不平衡、小样本识别问题。

本发明授权基于特征融合词袋和并行孪生网络的发电机局放识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征融合词袋和并行孪生网络的发电机局放识别方法，其特征在于按以下步骤进行： S1：基于发电机定子线棒典型缺陷多描述子特征融合词袋检索模型构建：在实验室环境下采集发电机定子线棒典型缺陷类型在不同电压等级下的放电数据和相位信号数据，获取已知的线棒绝缘缺陷对应的相位图谱作为样本，通过构建SIFT、LBP、HOG和Haar-like多描述子特征，并利用K-Means自适应选择单词本聚类数量获取词袋单词本，利用不同描述子特征融合词袋单词本检索相似局放图谱； S2：基于多相并行孪生网络的局放度量计算：通过实验室采集到的典型局放样本训练AlexNet、GoogLeNet、VGG-16、ResNet神经网络并将各神经网络进行网络孪生，共享权值；通过对于不同象限不同相位PRPD图谱分割并选择不同SIFT、LBP、HOG和Haar-like多描述子特征映射成向量，然后通过交叉熵函数计算损失，选取距离最小的标签作为测试样本的类别，从而完成分类； S3：基于相位象限分割的多通道融合局放模式识别：测试时基于PRPD图谱不同相位、不同象限进行模式识别，各通道多相并行孪生网络分别输出相应发电机定子线棒典型缺陷局部放电类型的模式识别结果；多通道结果通过自适应融合策略确定各通道判别结果的权重，整合不同级别孪生网路的模式识别结果，即为发电机定子线棒典型缺陷局部放电类型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中科技大学;东方电气集团东方电机有限公司，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区珞瑜路1037号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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