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龙图腾网获悉河海大学申请的专利基于极限学习机的电力变压器故障声纹检测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：CN119007748B 。

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：202410918958.2，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权基于极限学习机的电力变压器故障声纹检测方法是由沈明威;黄宇轩;陈睿妍;邢海云设计研发完成，并于2024-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于极限学习机的电力变压器故障声纹检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于极限学习机的电力变压器故障声纹检测方法，首先采集变压器故障的音频信号进行分帧，并通过快速傅里叶变换进行预处理；然后通过改进的梅尔滤波器，提取音频信号的声纹特征参量，构建基于极限学习机的故障声纹检测模型，并进行模型训练；最后建立测试集，将实时测试样本输入训练好的故障声纹检测模型，进行测试识别，得到变压器故障的声纹识别结果，实现故障声纹实时预警。本发明通过改进的梅尔滤波器能提高变压器声纹特征提取的频谱分辨率，降低系统复杂度，通过极限学习机算法构建故障声纹检测模型，有效提升了变压器故障检测准确率，且易于工程实施。

本发明授权基于极限学习机的电力变压器故障声纹检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于极限学习机的电力变压器故障声纹检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、音频数据预处理：采集变压器故障的音频信号，采用交叠分帧法对音频信号进行分帧，对分帧后的每帧数据通过快速傅里叶变换进行预处理，将时域信号转换到频域，得到频谱数据； S2、声纹特征提取：通过改进的梅尔滤波器，提取出声纹特征参量，构建训练集； 对梅尔滤波器进行改进，用矩形滤波器组代替传统梅尔滤波器中的三角滤波器组，降低滤波提取的幅度调制对声纹特征的影响，并根据低频密集高频稀疏原则，增加低频段滤波器个数，提高频谱分辨率，降低复杂度； S3、构建基于极限学习机的故障声纹检测模型，并进行样本训练，得到训练好的故障声纹检测模型； 所述极限学习机，为一种基于单隐层前向神经网络的训练算法，包括输入层、隐含层和输出层；极限学习机通过随机选择，确定单隐层前向神经网络的输入层的权重和偏置进行赋值； 构建基于极限学习机的故障声纹检测模型，对于N个不同的音频信号样本，,，表示音频的标签，有个隐含结点的单隐层前向神经网络，表示为： ； 式中，为激活函数，，为输入层到隐含层的权值，表示连接第i个隐含结点的偏置，为和的内积，为隐含层的偏置，表示第j个样本隐含层到输出层的权值； 所述单隐层前向神经网络，无限逼近个样本，即存在、、使得： ； 个等式表示为： ； 其中： ； 式中，为单隐层前向神经网络隐含层的输出矩阵，的第列为神经网络隐含层的第个结点的输出，β为隐含层到输出层的权值； S4、建立测试集，从每条音频信号的中间位置挑选连续的3帧进行声纹特征评价，得到实时测试样本，组成测试集； S5、进行故障检测，将实时测试样本输入训练好的故障声纹检测模型，进行测试识别，得到变压器故障的声纹识别结果。

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