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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于迁移学习的变压器过热缺陷检测定位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：CN120745428B 。

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：202511163835.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于迁移学习的变压器过热缺陷检测定位方法及系统是由何东欣;李清泉;刘洪顺;任富强;李亭辉;安祥泽;李蕴豪设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移学习的变压器过热缺陷检测定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机器学习技术领域，具体为一种基于迁移学习的变压器过热缺陷检测定位方法及系统，所述方法包括：建立包含过热缺陷的变压器实验模型；建立变压器实验模型的三维仿真模型；构建变压器过热缺陷诊断模型，基于获取的声学样本数据对所述变压器过热缺陷诊断模型进行预训练；通过迁移学习对变压器过热缺陷诊断模型进行微调训练；构建温度场反演模型；获取待测变压器的超声信号，将超声信号传入训练好的变压器过热缺陷诊断模型进行判断；根据变压器过热诊断模型的判断结果，通过温度场反演模型对待测变压器内部绕组进行温度场反演，定位过热缺陷。

本发明授权基于迁移学习的变压器过热缺陷检测定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的变压器过热缺陷检测定位方法，其特征在于，包括： 建立包含过热缺陷的变压器实验模型； 建立变压器实验模型的三维仿真模型，对三维仿真模型进行网格划分，并设置三维仿真模型中各结构的材料物理参数； 通过变压器的三维仿真模型模拟不同位置的过热缺陷，获取每种过热缺陷不同温度等级下的声学样本数据，仿真获取无过热缺陷的声学样本数据；构建变压器过热缺陷诊断模型，所述变压器过热缺陷诊断模型包括一维卷积层、ConvMixer模块、全局平均池化层与全连接层；所述ConvMixer模块包括两层一维卷积层、残差连接、批量归一化和激活函数；基于获取的声学样本数据对所述变压器过热缺陷诊断模型进行预训练； 利用变压器实验模型采集各类位置不同温度等级的过热缺陷的超声样本数据，基于超声样本数据，通过迁移学习对变压器过热缺陷诊断模型进行微调训练； 构建温度场反演模型，所述温度场反演模型包括依次连接的SE注意力机制模块、第一卷积神经网络、Transformer编码器、第二卷积神经网络，通过变压器实验模型与三维仿真模型分别模拟不同位置的过热缺陷，获取各位置过热缺陷的温度场分布信号，基于温度场分布信号建立温度场反演模型所需的数据集，通过数据集对温度场反演模型进行训练； 获取待测变压器的超声信号，将超声信号传入训练好的变压器过热缺陷诊断模型进行判断；根据变压器过热诊断模型的判断结果，通过温度场反演模型对待测变压器内部绕组进行温度场反演，定位过热缺陷。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区山东大学千佛山校区北院；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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