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龙图腾网获悉南方电网调峰调频发电有限公司储能科研院申请的专利一种基于特征频段选取的电气设备声音辨识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：CN116092524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211685803.6，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种基于特征频段选取的电气设备声音辨识方法是由张豪;赵增涛;彭煜民;陈满;钟雪辉;周宇鹏;阳曦鹏;贺儒飞;黄凡旗;冯志延;陆信欣;姚建超;陈弘昊;沈燕;张晖;孙建超;李壮;窦博文;钟建栩;王伟;谭毅恺;王晓翼;钟保强;付建美;刘士刚;林伟杰;郑春设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征频段选取的电气设备声音辨识方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征频段选取的电气设备声音辨识方法。所述方法包括以下步骤：声音时域数据获取和预处理，利用傅里叶变换转换至频域；采用Metropolis‑Hastings采样法，随机采样设定数量的样本建立偏最小二乘回归模型；利用对数衰减函数过滤回归系数绝对值权重最小的频段；利用加权采样选择设定保留比例的频段，选取交互验证均方根误差较小的对应频段为特征频段；建立神经网络，对声音状态进行辨识。本发明减少了训练样本的空间维度，避免了数据冗余，提高了训练速度，本发明有效辨识了正常工作、正常泄气、异常漏气三种状态，提升了识别的准确度。

本发明授权一种基于特征频段选取的电气设备声音辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征频段选取的电气设备声音辨识方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、声音时域数据获取和预处理，利用傅里叶变换转换至频域； S2、采用Metropolis-Hastings采样法，随机采样设定数量的样本建立偏最小二乘回归模型； S3、利用对数衰减函数过滤回归系数绝对值权重最小的频段； S4、利用加权采样选择设定保留比例的频段，根据交互验证均方根误差选取对应频段为特征频段；利用加权采样选择设定保留比例的频段，根据交互验证均方根误差选取对应频段为特征频段： 在每次采样中，采用加权采样选择比例为μ的频段变量，进行偏最小二乘回归建模，并计算每次采样频段的交互验证均方根误差： 其中，RM为交互验证均方根误差，y为真实标签值，yz为采样出来频段求出的预测标签值，A为样本数； S5、建立神经网络，对声音状态进行辨识。

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南方电网调峰调频发电有限公司储能科研院，其通讯地址为：511400 广东省广州市番禺区东环街莲花大道西858号；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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