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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;国网江西省电力有限公司申请的专利一种基于CEEMDAN的变压器声音信号处理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：CN120998232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511508891.6，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种基于CEEMDAN的变压器声音信号处理方法是由童超;廖昊爽;梅宇聪;李帆;肖齐;伍太萍;鄢文清;钟俊设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CEEMDAN的变压器声音信号处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CEEMDAN的变压器声音信号处理方法，收集含噪声的变压器声音信号进行处理，得到信号矩阵并进行预处理，得到预处理信号，利用相关系数和排列熵算法对预处理信号进行筛选，将筛选后的信号输入CEEMDAN模型进行去噪处理，将去噪后的信号输入到DeepFocusingU‑Net模型中进行处理，得到目标源信号，构建变压器目标声纹库，并对目标声源信号进行注册与ResNet34模型训练，训练后的模型用于处理目标源信号并与注册信号比较，当比较结果高于判断阈值，则将目标源信号输入声纹库识别，输出变压器目标声源的类别。本方法结合相关系数与排列熵筛选信号分量，提升声纹识别的准确率。

本发明授权一种基于CEEMDAN的变压器声音信号处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CEEMDAN的变压器声音信号处理方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：汇集含噪声变压器声音信号并进行处理，获得混合待处理信号矩阵； 步骤S2：对混合待处理信号矩阵进行预处理，得到预处理声音信号； 步骤S3：采用相关系数和排列熵算法对预处理声音信号进行处理，得到初步筛选预处理声音信号，基于CEEMDAN模型对初步筛选预处理声音信号进行去噪，得到降噪后的音频信号； 步骤S4：将降噪后的音频信号输入DeepFocusingU-Net模型中通过欠定盲源分离处理，得到目标源信号； DeepFocusingU-Net模型处理过程： 将降噪后的音频信号依次输入五个下采样块分别进行处理，分别得到第一层到第五层的下采样特征图，将第一层到第五层的下采样特征图通过线性插值处理，得到第一层到第五层的线性插值处理后的特征图，将第一层到第五层的线性插值处理后的特征图通过第一跳跃连接分别输入到五个上采样块中，每层上采样块通过上采样操作融合第一跳跃连接输入的线性插值处理后的特征图，分别得到第一层到第五层的上采样特征图，将第一层到第五层的上采样特征图通过第二跳跃连接和上采样操作逐个相加，得到目标源信号；DeepFocusingU-Net模型由编码器和解码器组成； 编码器由第一下采样块、第二下采样块、第三下采样块、第四下采样块和第五下采样块组成； 解码器由第一上采样块、第二上采样块、第三上采样块、第四上采样块和第五上采样块组成； 降噪后的音频信号在编码器中依次通过第一下采样块、第二下采样块、第三下采样块、第四下采样块和第五下采样块进行处理，分别获得第一层下采样特征图、第二层下采样特征图、第三层下采样特征图、第四层下采样特征图和第五层下采样特征图；为第i层下采样特征图；； 使用线性插值法对第i层下采样特征图进行处理，表示： ； 式中，为第层经过线性插值处理后的特征图；为卷积操作；为下采样操作；为第层下采样特征图；为卷积操作处理后第层下采样特征图； 其中，包括为第一层经过线性插值处理后的特征图；为第二层经过线性插值处理后的特征图；为第三层经过线性插值处理后的特征图；为第四层经过线性插值处理后的特征图；为第五层经过线性插值处理后的特征图； 步骤S5：构建变压器目标声纹库并进行目标声源信号注册与ResNet34深度学习模型训练，使训练后的ResNet34深度学习模型对目标源信号进行处理，处理结果与目标声源信号进行比较，比较结果高于设定判断阈值，保留目标源信号，将保留的目标源信号输入变压器目标声纹库进行识别，输出变压器最终目标声源的类别。

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