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龙图腾网获悉青岛理工大学申请的专利一种基于负载电压电流信号的智能功率分析与谐波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：CN119916077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510181241.9，技术领域涉及：G01R21/06；该发明授权一种基于负载电压电流信号的智能功率分析与谐波检测方法是由田艳兵;张志远;林旭梅;秦臻;朱文杰;唐旭;徐润泽;沈嘉慧设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于负载电压电流信号的智能功率分析与谐波检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于负载电压电流信号的智能功率分析与谐波检测方法，属于谐波分析技术领域，通过传感器对待测负载的电压信号和电流信号进行采集；对采集的信号进行处理，调整至ADC的合适输入范围内，利用ADC将模拟信号转化为数字信号；采用锁相环电路对数字信号进行频率跟随处理，使锁相环电路的输出信号与输入信号在频率和相位上保持一致；构建BP神经网络模型，采用了自适应学习率调整策略，从而优化了网络的训练过程；将输出信号经过FFT处理后输入到训练好的BP神经网络模型中进行功率分析与谐波检测。针对小样本神经网络的特点，本发明创新性地采用了自适应学习率调整策略，从而优化了网络的训练过程，避免了传统方法中依赖大量数据的局限性。

本发明授权一种基于负载电压电流信号的智能功率分析与谐波检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于负载电压电流信号的智能功率分析与谐波检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：通过传感器对待测负载的电压信号和电流信号进行采集； 步骤2：对采集的信号进行处理，调整至ADC的合适输入范围内，利用ADC将模拟信号转化为数字信号； 步骤3：采用锁相环电路对数字信号进行频率跟随处理，使锁相环电路的输出信号与输入信号在频率和相位上保持一致； 步骤4：构建BP神经网络模型，采用了自适应学习率调整策略，从而优化了网络的训练过程； 步骤5：将步骤3的输出信号经过FFT处理后输入到训练好的BP神经网络模型中进行功率分析与谐波检测； 所述步骤3中，采用锁相环电路对采集信号进行频率追随，先对输入信号、输出信号及相位比较器进行初始化，通过相位比较器比较参考信号与电压控制振荡器VCO输出信号的相位差，使用低通滤波器平滑掉误差信号，调整电压控制振荡器VCO的频率，然后重新对输出信号、参考信号进行比较，在该过程中，锁相环通过持续调整，使输出信号的频率和相位与输入信号保持一致，实现对输入信号频率的精确跟踪； 所述步骤4包括以下子步骤： 步骤4.1：构建数据集； 步骤4.2：采用生成对抗网络对数据集进行扩展和增强，得到训练集； 步骤4.3：搭建BP神经网络模型； 步骤4.4：采用训练集对BP神经网络模型进行训练，根据改进的Adam算法，利用损失函数进行反向传播更新模型参数； 所述步骤4.4中，模型参数更新表达式为： 式中，θt+1为下一时间步的模型参数，θt是当前时间步的模型参数，α是学习率；ε是防止除零的最小值，取10-8；为修正后时间步t的一阶矩估计，为修正后时间步t的第二阶矩估计； 设计一种分段学习率方法，在损失函数未达到设定阈值之前，表示距离目标函数的距离较远，此时保持最大学习率αmax，在损失函数达到设定阈值之后，表示接近最优解，对学习率进行指数损失函数衰减，表达式为： 式中，loss为当前损失误差，lossset为设置的分段损失误差阈值，lossmin为当前损失函数的最小值。

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