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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司电力科学研究院申请的专利基于特征融合的光纤互感器健康状态评估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：CN121211233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511771603.6，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于特征融合的光纤互感器健康状态评估方法及系统是由袁昊;周仕豪;徐在德;戴耀辉;罗海梅;万生鹏;汪晓明;阮班义;丁宇;叶凯;黎鹏程;邹进;张韬;黄琛;喻寅龙;张妍;余滢婷;丁凯;皮杰明设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征融合的光纤互感器健康状态评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力设备运维与状态监测技术领域，具体为基于特征融合的光纤互感器健康状态评估方法及系统。本发明采集多台光纤电流互感器的采样信号并预处理；构建历史数据矩阵进行主元分析，建立主元空间并计算平方预测误差控制限值；构建模拟故障数据集并投影至主元空间计算平方预测误差时间序列；对平方预测误差时间序列进行小波包分解提取归一化能量特征向量，训练一维卷积神经网络模型；将实时采样信号投影至主元空间判断是否超限；若超限则通过训练完成的模型输出健康状态等级。本发明实现了光纤互感器健康状态的精准分级和实时在线评估。

本发明授权基于特征融合的光纤互感器健康状态评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于特征融合的光纤互感器健康状态评估方法，其特征在于，包括： S100：采集同一测量点下多台光纤电流互感器的采样信号，对所述采样信号进行降噪和同步校准； S200：构建所述多台光纤电流互感器正常运行状态下的历史数据矩阵并进行主元分析，建立主元空间并计算平方预测误差控制限值； S300：构建模拟故障数据集，通过在其中一台光纤电流互感器的信号中叠加不同幅度的误差信号，构造对应的故障数据及对应的健康状态等级标签，将所述模拟故障数据集投影至所述主元空间计算平方预测误差时间序列； S400：对所述平方预测误差时间序列进行多层小波包分解，计算各子频段重构信号的能量值并归一化构建归一化能量特征向量，利用所述归一化能量特征向量及对应的健康状态等级标签训练一维卷积神经网络模型； S500：将实时采样信号投影至所述主元空间计算实时平方预测误差时间序列，判断是否超过所述平方预测误差控制限值； S600：若超过控制限值，则对所述实时平方预测误差时间序列进行多层小波包分解并提取归一化能量特征向量，输入训练完成的一维卷积神经网络模型输出健康状态等级；若未超过则判定为正常状态； 对所述平方预测误差时间序列进行多层小波包分解的步骤包括： 对所述平方预测误差时间序列进行层小波包分解，得到个子频段重构信号； 计算第层第个子频段重构信号的能量值，所述能量值为该子频段重构信号各采样点数值的平方和； 将各子频段能量值组成能量向量，对所述能量向量进行归一化处理得到归一化能量特征向量； 所述将实时采样信号投影至所述主元空间计算实时平方预测误差时间序列包括： 将实时采样信号按固定数据点数量进行分段，每段作为一个评估窗口； 对每个评估窗口内的数据投影至所述主元空间，计算该窗口对应的平方预测误差统计量； 按时间顺序将各评估窗口的平方预测误差统计量组成实时平方预测误差时间序列。

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