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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种通过分布特征判别逆变系统间歇故障的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：CN119377843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202411465775.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种通过分布特征判别逆变系统间歇故障的方法是由王敏;程菲洋;王莹;刘震;张子玥设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种通过分布特征判别逆变系统间歇故障的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种通过分布特征判别逆变系统间歇故障的方法，等间隔采集逆变系统在正常运行下的三相电压信号并处理，得到各采样时刻的特征数据；然后利用离线训练后的若干基础检测器完成对特征数据的特征提取；随后通过计算序列分布的KL散度作为差异性因子以完成对长期的序列分布特征提取，并通过滑窗奇异值作为监测对象的单点特征；最后将两类特征因子融合作为监测指标，以完成对逆变系统的间歇故障的实时在线检测。

本发明授权一种通过分布特征判别逆变系统间歇故障的方法在权利要求书中公布了：1.一种通过分布特征判别逆变系统间歇故障的方法，其特征在于，包括以下步骤： 1、等间隔采集逆变系统在正常运行下的三相电压信号并处理； 2、构建弱检测器并离线训练； 3、通过滑窗分析处理设置逆变系统检测间歇故障的控制限； 4、实时采集逆变系统的特征数据，并计算出当前时刻的故障监测指标，然后根据设置的控制限对逆变系统的间歇故障进行实时在线检测； 其中，所述步骤1中三相电压信号采集及处理的方法为： 1.1、等间隔采集逆变系统在正常运行下的三相电压信号，其中，记第个时刻采集到的单相电压信号为，表示逆变系统三相中的任意一相，，表示采集次数； 1.2、提取单相电压信号中的特征数据，包括频率、均值、峰峰值、有效值、裕度以及峭度； 1.3、将三路单相电压信号提取的特征数据组成特征数据集，表示第个时刻提取的特征数据； 其中，所述步骤3中控制限的设置过程为： 3.1、将特征数据集中各个时刻的特征数据分别输入至离线训练后的六个基础检测器，其中，通过PCA，DPCA，MAPCA，KPCA和EWMAPCA分别输出T2和Q两统计量，通过OWMA-TCC输出一个T2统计量，将每个时刻提取的11个统计量组成特征向量； 3.2、将个采样时刻提取的特征向量在列维度上拼接成为特征集成矩阵； ； 3.3、对特征矩阵进行归一化处理，先计算中每列元素的均值，其中，的第列元素的均值记为，； 将每一列的均值组成行矩阵，； 然后按照如下公式将归一化为均值为0、方差为1的矩阵； ； 其中，上标表示转置，表示元素为1长度为的单位矩阵，是的协方差矩阵，表示求的逆变换； 记中的归一化后的元素为，则矩阵表示为： ； 3.4、设置滑动窗，窗口大小为，滑动步进为1，其中，宽度； 3.5、以未归一化的特征矩阵的第一个元素为起点，按照滑动步进利用滑动窗对矩阵先从上至下进行滑动，记录每次滑动后对应的矩阵，其中，记第次滑动后对应的滑窗矩阵为； 3.6、对每一个滑窗矩阵进行归一化处理； 对于任意的滑窗矩阵，先计算中每列元素的均值，其中，的第列元素的均值记为，； 将每一列的均值组成行矩阵，； 然后按照如下公式将归一化为均值为0、方差为1的矩阵； ； 其中，是的协方差矩阵，表示求的逆变换； 记中的归一化元素为，则矩阵表示为： ； 3.7、对每个归一化矩阵进行差异化度量因子计算； 3.7.1、首先对矩阵中每一列统计量进行核密度分布估计，其中，第列估计为： ； 其中，为估计得出的第列概率密度分布，为所需估计概率密度所对应的变量，为设置常数，代表高斯核函数； 3.7.2、然后对矩阵中每一列统计量进行核密度分布估计，其中，第列估计为： ； 其中，为估计得出的第列概率密度分布，为所需估计概率密度所对应的变量，为设置常数，代表高斯核函数； 3.7.3、计算矩阵每一列的概率密度分布与矩阵每一列的概率密度分布间的KL散度，其中，第列概率密度分布间KL散度计算为： ； 其中，代表变量的取值范围； 3.7.4、求和各个单列的KL散度，并作为差异性度量因子： ； 3.8、对矩阵进行奇异值分解，得到奇异值向量，其中，是分解得到的第个奇异值； 3.9、计算奇异值因子： ； 其中，是奇异值向量第个元素的均值，是奇异值向量第个元素的标准差； 3.10、根据奇异值因子和差异性度量因子计算故障监测指标： ； 3.11、设置控制限； 3.11.1、对故障监测指标进行核密度估计： ； 其中，为估计得出的概率密度，为所需估计概率密度所对应的变量，为设置常数，代表高斯核函数； 3.11.2、设置控制限，控制限满足： ； 其中，为设置的置信水平。

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