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龙图腾网获悉国网重庆市电力公司电力科学研究院;国网重庆市电力公司;国家电网有限公司申请的专利基于增频脉冲的电力电缆绝缘检测及缺陷评估方法及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：CN118688584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202410693899.3，技术领域涉及：G01R31/12；该发明授权基于增频脉冲的电力电缆绝缘检测及缺陷评估方法及系统是由吴照国;王谦;黄会贤;李勇;张海兵;任啸;包健康;周庆;吴海涛;向洪;周小龙设计研发完成，并于2024-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于增频脉冲的电力电缆绝缘检测及缺陷评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于增频脉冲的电力电缆绝缘检测及缺陷评估方法及系统，其包括：获取增频脉冲在电力电缆中传播产生的反射信号；对增频脉冲和反射信号进行时域信息提取，得到两者之间的时间差，反射信号的脉冲极性，幅值衰减系数；从增频脉冲和反射信号中提取频域信息，提取的频域信息包括信号幅频曲线相关系数、相频曲线相关系数、功率谱密度曲线相关系数；从增频脉冲和反射信号中提取时频域信息；在时域和频域，分别计算缺陷在电力电缆中的位置，并结合电力电缆线路中间接头位置，评估缺陷位于电力电缆本体或者接头；对电力电缆的缺陷类型和严重程度进行评估。本发明提高了缺陷定位和评估的准确性。

本发明授权基于增频脉冲的电力电缆绝缘检测及缺陷评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于增频脉冲的电力电缆缺陷检测及评估方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取增频脉冲在电力电缆中传播产生的反射信号； 步骤2：对增频脉冲和反射信号进行时域信息提取，得到两者之间的时间差，反射信号的脉冲极性，幅值衰减系数；从增频脉冲和反射信号中提取频域信息，提取的频域信息包括信号幅频曲线相关系数、相频曲线相关系数、功率谱密度曲线相关系数；从增频脉冲和反射信号中提取时频域信息，提取的时频域信息包括时频谱图相关系数，广义时频维数； 步骤3：在时域和频域，分别计算缺陷在电力电缆中的位置，并结合电力电缆线路中间接头位置，评估缺陷位于电力电缆本体或者接头； 步骤4：对电力电缆的缺陷类型和严重程度进行评估； 所述步骤1之前，还包括： 步骤01：首先通过待测电力电缆的相关参数以及预设的定位精度，确定增频脉冲序列频带宽度BWF，单次增频幅度和初始频率；相关参数包括长度、截面几何参数和材料参数；截面几何参数包括半径，材料参数包括材料的相对介电常数； 步骤02：基于步骤01，生成增频脉冲； 所述步骤01包括： 增频脉冲序列频带宽度BWF的计算公式为： 其中，c为光速，A为定位精度，即定位误差与被测电缆L的比值，L为被测电力电缆长度，为被测电力电缆介质的综合等效相对介电常数； 的确定方法依赖于被测电力电缆的截面几何参数和材料参数： 其中，为电力电缆截面中第i层的半径，为第i层材料的相对介电常数；m为电力电缆中由导体到金属屏蔽的总层数； 单次增频幅度的计算公式为： 初始频率的计算公式为： =2； 所述步骤02包括：由上位机发出控制命令给控制器，控制器与程控波形发生器进行通讯控制，产生增频脉冲，增频脉冲的表达式为： 其中，为t时刻的增频脉冲信号，为初始相位，为第i个增频脉冲的频率，其值为，i=0,1,2,……1A-1；T为增频脉冲间隔时间，T大于增频脉冲在电力电缆中折返一次的时间； 在所述步骤2中： 分别计算提取得到的幅频曲线、相频曲线、功率谱密度曲线与缺陷在增频脉冲作用下的幅频曲线、相频曲线、功率谱密度曲线之间的皮尔森互相关系数，以得到幅频曲线相关系数，相频曲线相关系数和功率谱密度相关系数； 对于时频谱图，先将时频谱图灰度化，通过以下公式，计算灰度化后的时频谱图分别与电力电缆本体缺陷特征指纹库和电力电缆接头缺陷特征指纹库中典型缺陷的时频谱图相关系数，即时频谱图相关系数的计算公式为： 其中，g和h为谱图图像的尺寸g×h，TF为测试增频脉冲信号的时频谱图，M为缺陷的增频脉冲信号时频谱图，为测试增频脉冲信号的时频谱图灰度均值，为缺陷的增频脉冲信号时频谱图灰度均值； 广义时频维数的计算公式为： 其中，J为时频网格划分的数据点数，Sj用来描述广义熵，N为网格数量，为第i个网格的覆盖住时频信息集合的概率，q为标度指数，q=0时，为容量维数，q=1时，为信息维数，q=2时，为关联相互维数； 所述步骤4包括： 根据缺陷定位结果，若缺陷在电力电缆本体，则调用电力电缆本体缺陷特征指纹库，通过神经网络模型，将特征参数与电力电缆本体缺陷特征指纹库进行比对，确定缺陷类型，并评估严重程度；其中，特征参数为反射信号的脉冲极性、幅值衰减系数、幅频曲线相关系数、相频曲线相关系数，功率谱密度相关系数，时频谱图相关系数、时频容量维数、时频信息维数和时频关联维数； 若缺陷在电力电缆的接头，则调用电力电缆接头缺陷特征指纹库，通过神经网络模型，将特征参数与电力电缆接头缺陷特征指纹库进行比对，确定缺陷类型，并评估严重程度； 其中，电力电缆本体缺陷特征指纹库用于存放电力电缆典型本体缺陷在增频脉冲作用下的特征参数，电力电缆接头缺陷特征指纹库用于存放电力电缆典型接头缺陷在增频脉冲作用下的特征参数。

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