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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种晶闸管变流器故障诊断方法和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：CN117313010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202311224110.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种晶闸管变流器故障诊断方法和系统是由高格;张玲;蒋力设计研发完成，并于2023-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种晶闸管变流器故障诊断方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种晶闸管变流器故障诊断方法和系统，涉及系统故障诊断技术领域。具体包括以下步骤：获取超导聚变装置在预定工况下的正常运行参数和异常运行参数，构成原始数据集；对所述原始数据集进行预处理，生成训练数据集；根据所述训练参数，构建超导聚变装置诊断网络模型并对其进行训练；实时获取超导聚变装置的运行参数，通过所述超导聚变装置诊断网络模型预测所述超导聚变装置是否会发生故障。提高晶闸管变流器故障的诊断效率和准确率。

本发明授权一种晶闸管变流器故障诊断方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种晶闸管变流器故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取超导聚变装置在预定工况下的正常运行参数和异常运行参数，构成原始数据集； 对所述原始数据集进行预处理，生成训练数据集； 根据所述训练参数，构建超导聚变装置诊断网络模型并对其进行训练； 实时获取超导聚变装置的运行参数，通过所述超导聚变装置诊断网络模型预测所述超导聚变装置是否会发生故障； 所述原始数据集表示为： PhaseIi={Ii{j}，i∈[A,B,C],j∈[M,N]}； 其中，A、B、C分别表示三相电流中的一相，对每相获取MNf个时刻的所有监测点的电流数据，其中f为监测点的电流数据采样频率，M，N分别为电流数据的行列数； 对所述原始数据集进行预处理之前还包括： 对原始数据集进行打包封装形成数据包，以构成训练数据集； 其中，每个数据包为单个工业频率周期的数据集，数据包的数据数量为fT,数据包数目为3MNfT,其中T为单个工频周期的时间； 对所述原始数据集进行预处理包括： 对数据包进行标注，生成带有序列号的序列数据包； 生成与所述序列数据包纬度一致的白躁声数据添加至序列数据包集合内，以形成扩容训练数据集； 对所述扩容训练集进行归一化处理并进行混排，生成收敛训练数据集； 生成与所述序列数据包纬度一致的白躁声数据添加至序列数据包集合内，以形成扩容训练数据集包括： 通过循环遍历序列数据包集合中的每个数据包，将生成的与数据包维度一致的高斯白噪声添加到序列数据包集合中，形成扩容训练数据集，循环遍历的次数即为扩充数据集的倍数，其数学表达式为： wt=ArandnM,N SignalAug{m,1}=dataset+wt，m∈{3MNfT} 其中，wt是高斯白噪声信号，A是信号的幅度，randnM,N是生成服从标准正态分布的MN维随机矩阵的函数，其用于生成一个大小为MN的高斯白噪声矩阵，dataset为原始数据集，SignalAug为扩容训练数据集。

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