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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利基于IAO-VMD中心频率的电弧故障诊断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：CN116383700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310366165.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于IAO-VMD中心频率的电弧故障诊断系统及方法是由刘松;迪心怡;李丹;马文骁;詹菊;刘涛;吴苏龙设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于IAO-VMD中心频率的电弧故障诊断系统及方法在说明书摘要公布了：基于IAO‑VMD中心频率的电弧故障诊断系统及方法，包括数据获取模块、最优参数获取模块、分解分量获取模块、频段划分模块、信号重构频段、故障特征提取模块和集成学习处理模块；各个模块依次进行连接。使用改进天鹰算法优化VMD分解的最佳参数组合，且将最终优化结果进行输出；并对处于相同频段的IMF分量进行叠加合并，提取多域故障特征，重构低维故障特征集；对不同频段的低维特征集选择不同的基学习器进行集成学习输出最终故障诊断结果。本发明采用改进天鹰算法优化VMD参数，采用数据降维方法降低计算复杂程度，并选择多个角度的电流信号参数提取电弧故障特征，避免单一特征提取的故障信息不全面，能够准确反应故障信息，提高诊断效率。

本发明授权基于IAO-VMD中心频率的电弧故障诊断系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于IAO-VMD中心频率的电弧故障诊断系统，其特征是：包括数据获取模块、最优参数获取模块、分解分量获取模块、频段划分模块、信号重构模块、故障特征提取模块和集成学习处理模块； 所述数据获取模块用于选择现有的电路正常状态和发生电弧故障状态下的电流信号数据，或通过交流电弧故障模拟及采集实验平台获取模拟电路正常状态和发生电弧故障状态下的电流信号数据； 所述最优参数获取模块用于采用VMD方法处理随机抽取的一组故障电弧状态的特征数据，并使用改进天鹰算法优化VMD分解的最佳参数组合，且将最终优化结果进行输出，所述改进天鹰算法优化VMD分解的最佳参数组合具体为在天鹰算法在执行缩小搜索和缩小开发时引入阿基米德螺旋机制强化，天鹰算法在执行缩小开发时采用用Levy飞行分布函数，将Levy飞行策略与阿基米德螺线进行融合来提高天鹰算法的局部搜索能力，其行为的数学模式如下式所示： Xt+1＝Xbestt+|Xbestt-XLevyt|lcos2πl1 式中，Xbestt为在第t次迭代之前获得的最佳解；XLevyt表示生成的Levy飞行解；l为[-1,1]之间的随机数；u和v分别为服从N0，σ2和N0，1的高斯分布随机数；β＝1.5；XRt为在第t次迭代时在[1，N]范围内获得的随机解； 所述分解分量获取模块用于将最终优化的VMD分解最佳参数组合代入到VMD中，处理电路正常状态与故障电弧状态的特征数据集，得到电路正常状态与故障电弧状态的特征数据集的K个IMF分量及各分量对应的中心频率； 所述频段划分模块用于将正常状态与故障电弧状态的特征数据集频率进行FFT频域变化后划分为四等分，并根据各IMF分量的中心频率判断其所属频段； 所述信号重构模块用于对处于相同频段的IMF分量进行叠加合并得到新的低频、中低频、中高频、高频子序列，输出重构信号； 所述故障特征提取模块用于对对各重构子序列分别提取多域故障特征，并采用核主成分降维方法进行数据降维，对各频段重构子序列分别构建低维故障特征集； 所述集成学习处理模块为Stacking集成学习模型，其中基学习器包括SVM处理部分、KNN处理部分、GBDT处理部分、RF处理部分；用于对不同频段的低维特征集选择不同的基学习器，训练各个基学习器得到输出结果，再将输出结构作为输入量，采用GBDT模型作为元学习器进行分类，输出最终故障诊断结果； 所述数据获取模块、最优参数获取模块、分解分量获取模块、频段划分模块、信号重构模块、故障特征提取模块和集成学习处理模块依次连接。

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