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龙图腾网获悉国网北京市电力公司;国家电网有限公司;清华四川能源互联网研究院申请的专利一种开关柜梅花触头故障诊断方法、系统、设备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：CN116363433B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310343504.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种开关柜梅花触头故障诊断方法、系统、设备及介质是由林栋;张轩瑜;宋鹏;李国强;刘利则;张铭;谷哲飞;冯楠;梁惠施;贡晓旭;周奎;林俊;郝城设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种开关柜梅花触头故障诊断方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于高压断路器零部件诊断技术领域，具体公开了一种开关柜梅花触头故障诊断方法、系统、设备及介质，本发明采用数字孪生技术，建立三维物理模型和数学模型，并根据三维物理模型和数学模型构建数字孪生模型，对不同工况进行仿真，获得三维特征数据；对三维特征数据进行转化处理，构建基于卷积神经网络算法的故障模型，并进行训练，将实际故障数据输入训练好的基于卷积神经网络算法的故障模型，输出故障诊断结果，实现梅花触点的故障诊断；得到高精度仿真数据，实现对数字孪生体的实时动态更新，包括数据与模型的更新，使其更加接近物理实体，误差精度更小，识别准确率高。

本发明授权一种开关柜梅花触头故障诊断方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种开关柜梅花触头故障诊断方法，其特征在于，包括： S1：建立物理三维模型和数学模型，物理三维模型具体为梅花触头三维结构模型，数学模型具体为温度-磁场耦合数学模型； S2：根据梅花触头三维结构模型和温度-磁场耦合数学模型构建数字孪生模型，对不同工况进行仿真，获得三维特征数据； S3：对三维特征数据进行转化处理，进行卷积神经网络算法训练，获得训练好的基于卷积神经网络算法的故障模型；三维特征数据转化处理包括： 将三维的温度数据转换为二维温度数据；将三维的温度数据转化为二维的热力图，投影到轴线所在平面，将三维点云以轴线所在的平面分割，将点云以平面为基准的高度信息抹去，投影到平面上，得到一个二维平面上的点阵； 构建一个自定义分辨率的函数，将点阵以分辨率为两个基准的矩阵分类到每一个矩阵格子中，再取每个格子中所有点的温度均值作为矩阵元素的温度，获得一个像素化的热力图矩阵，具体计算公式如下： 输入n个插值节点：x1x2…xn，对应函数值y1，y2，…，yn，待求插值点为x0； 计算 计算， 计算， 求解方程组： 带入插值函数求解插值： 从第一个有效值点到最后一个有效值点计算样条插值函数，补齐一整行的温度，再做每一列的样条插值补齐，最后获得完整的热力图矩阵图像； 卷积神经网络算法训练包括： 选择卷积神经网络来进行异常状态检测；设置InceptionNet模块，封装多个大小的卷积核同时学习图像特征，用1*1卷积核、3*3卷积核、5*5卷积核、池化后的1*1卷积核，四种卷积核分支组建构成四条卷积路线并封装在InceptionNet模块中以供CNN调用；卷积神经网络经过卷积、池化操作将图片的信息展开成最后的全连接层并进行预测分类； 优化器选用Adam优化器，对梯度的一阶矩估计和二阶矩估计进行综合考虑，计算出更新步长；用交叉熵作为更新超参数的损失函数； 将仿真温度三维特征数据经过数据处理变成热力图矩阵再送入卷积神经网络进行学习，再用正常运行数据与故障数据对卷积神经网络进行训练，设定Adam优化器的初始学习率设置为0.0001，训练轮数EPOCH为100轮； 最终获得训练好的基于卷积神经网络算法的故障模型； S4：将实际故障数据输入训练好的基于卷积神经网络算法的故障模型，输出故障诊断结果。

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国网北京市电力公司;国家电网有限公司;清华四川能源互联网研究院，其通讯地址为：100031 北京市西城区前门西大街41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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