嘉兴恒创电力设计研究院有限公司赵家振获国家专利权
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龙图腾网获悉嘉兴恒创电力设计研究院有限公司申请的专利一种基于长短期记忆网络优化的变压器故障声纹检测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：CN120564761B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202511061569.3，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种基于长短期记忆网络优化的变压器故障声纹检测方法是由赵家振;刘国强;王霈霈;鲍双双;张泽宇;沙磊;魏信伍;沈梦笑;黄竹青;金显;陈杰光;张学锋;王晓莹;陈超委;李凯;杨赞设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于长短期记忆网络优化的变压器故障声纹检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于长短期记忆网络优化的变压器故障声纹检测方法，涉及变压器故障检测技术领域。本发明通过训练LSTM模型对变压器故障声纹信号进行检测，在LSTM模型训练过程中，每轮训练通过索波尔序列产生拟随机数生成LSTM模型中的超参数的初始种群，通过黑鹰优化算法对超参数进行寻优；并且黑鹰优化算法中各优化阶段的随机函数替换为索波尔序列，从而避免LSTM模型的训练过程陷入局部最优解，提高训练效率的同时避免了依赖于梯度信息的优化方法易产生的梯度消失与梯度爆炸现象，从而训练后得到的故障检测模型能够很好的提取待检测变压器的声纹信号中的时序特征，得到准确的故障检测结果，提高了变压器故障检测的准确性。
本发明授权一种基于长短期记忆网络优化的变压器故障声纹检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于长短期记忆网络优化的变压器故障声纹检测方法，其特征在于，包括： 获取变压器的历史声纹信号作为样本数据，并标注各样本数据对应的真实故障类型； 提取样本数据的熵值特征，并将样本数据的熵值特征输入LSTM模型中，得到预测故障类型； 以最小化真实故障类型和预测故障类型之间的偏差为优化目标对LSTM模型进行多轮训练，得到故障检测模型；并在训练中，通过索波尔序列产生拟随机数生成LSTM模型中的超参数的初始种群，通过黑鹰优化算法对超参数进行寻优；所述黑鹰优化算法中各优化阶段的随机函数替换为索波尔序列； 提取待检测变压器的声纹信号的熵值特征并输入故障检测模型，通过故障检测模型确定待检测变压器的故障类型。
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