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龙图腾网获悉国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司申请的专利断路器储能弹簧的故障严重程度评估方法、系统及介质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：CN116150655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310019474.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权断路器储能弹簧的故障严重程度评估方法、系统及介质是由吴小忠;任浪;严亚兵;肖立华;刘海峰;刘伟良;谢国鸿;袁翎;肖俊先;牟秀君;龚禹生;李林山;张笑瑞;王玘;林圣;王波;李刚;许立强;臧欣;余斌;尹超勇;龙雪梅;徐彪;舒劲流;吴晋波;洪权;刘志豪;肖豪龙;丁禹;欧阳宗帅;欧阳帆;梁文武;李辉设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本断路器储能弹簧的故障严重程度评估方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种断路器储能弹簧的故障严重程度评估方法、系统及介质，本发明断路器储能弹簧的故障严重程度评估方法包括采集指定时长的断路器储能弹簧的弹力信号；断路器储能弹簧的弹力信号中提取时域特征向量；将时域特征向量输入预先训练好的储能弹簧故障严重程度评估模型得到断路器储能弹簧的故障严重程度评估结果。本发明断路器储能弹簧的故障严重程度评估方法采用的时域特征向量能够准备反应断路器储能弹簧不同故障程度的动态变化信息，具有简单高效、准确率较高、应用范围较广泛优点。

本发明授权断路器储能弹簧的故障严重程度评估方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种断路器储能弹簧的故障严重程度评估方法，其特征在于，包括： S101，采集指定时长的断路器储能弹簧的弹力信号； S102，从断路器储能弹簧的弹力信号中提取时域特征向量； S103，将时域特征向量输入预先训练好的储能弹簧故障严重程度评估模型，得到断路器储能弹簧的故障严重程度评估结果； 步骤S103之前还包括： S201，建立BP神经网络，且所述BP神经网络的网络参数与基于多元线性函数的储能弹簧故障严重程度评估模型的参数之间的对应关系如下式所示： ， 上式中，为用于表示故障严重程度随故障严重程度的变化趋势多元线性函数的斜率，为反归一化函数的斜率，为BP神经网络的隐含层与输出层间的权值，为BP神经网络的输入层及隐含层间包含的m个权值的集合，为进行归一化计算生成的对角矩阵，为多元线性函数的截距，为BP神经网络的隐含层核函数的阈值，为BP神经网络的输出层函数的阈值，为反归一化函数的截距，为归一化公式的截距，和分别为时域特征向量中第i个特征的最小值和最大值，～为用于进行1~m维时域特征对应的归一化函数的截距且为的组成元素，为时域特征向量中第i个特征的对应的归一化函数的截距，和分别为样本数据对应的标签的最小值和最大值； S202，采集断路器储能弹簧在不同的故障严重程度下的指定时长的断路器储能弹簧的弹力信号样本，利用弹力信号样本及其故障严重程度标签对BP神经网络进行训练以获得基于多元线性函数的储能弹簧故障严重程度评估模型的参数。

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