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龍圖騰網獲悉常州大學申請的專利一種基于時頻特征和改進CNN的局部放電識別方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114943256B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210605983.6，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權一種基于時頻特征和改進CNN的局部放電識別方法及裝置是由陳智超;鄭劍鋒;吳鴻杰;王群;陳則璋設計研發完成，并于2022-05-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于時頻特征和改進CNN的局部放電識別方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明涉及電氣設備故障識別技術領域，尤其涉及一種基于時頻特征和改進CNN的局部放電識別方法及裝置，包括對采集的局放信號進行傅里葉閾值濾波；對局放時域信號的脈沖進行截取，用離散的數據采樣點表征出脈沖的時域特征，獲取局放脈沖信號的時域特征序列；并通過改進Morlet小波對脈沖信號進行時頻變換，獲取對應信號的二維時頻圖像數據；對局放信號的時域特征序列和小波時頻圖進行歸一化處理；利用數據集對改進卷積神經網絡模型進行訓練，并保存訓練好的網絡模型。本發明充分利用局部放電脈沖信號的時頻特征實現局放的分類，提高局放信號時頻特征提取的效果；同時改進卷積神經網絡的結構用于局部放電的識別，提高局放識別的準確性。

本發明授權一種基于時頻特征和改進CNN的局部放電識別方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于時頻特征和改進CNN的局部放電識別方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、對采集的局放信號進行傅里葉閾值濾波，去除噪聲的干擾；S2、對局放時域信號的脈沖進行截取，用離散的數據采樣點表征出脈沖的時域特征，獲取局放脈沖信號的時域特征序列；并通過改進Morlet小波變換對脈沖信號進行時頻變換，獲取對應信號的二維時頻圖像數據；Morlet小波變換的公式為： 其中，ψx為改進小波基函數，a為尺度因子，b為平移因子，*為共軛；改進小波基函數的公式為： S3、對局放信號的時域特征序列和時頻圖像數據進行歸一化處理，劃分數據集；S4、利用數據集對改進卷積神經網絡模型進行訓練，并保存訓練好的網絡模型，實現局放的分類；所述改進卷積神經網絡模型包括：構建兩個并列通道，第一通道輸入一維時域特征序列，第二通道輸入二維小波時頻圖；兩個通道都使用卷積層和池化層提取特征；同時提取出第二通道輸入小波時頻圖淺層的特征；使用全連接層將時域和時頻域深淺層的特征拉伸為特征向量，在融合層融合后輸入全連接層，最后通過softmax分類器實現局放信號的分類；所述改進卷積神經網絡模型還包括： 第一通道是一維網絡模型，具體包含4個卷積層和2個池化層，在普通卷積層后各自添加一個1×1的卷積層，增加一維網絡模型的非線性；第二通道是二維網絡模型，具體包含3層卷積層和3層池化層，同時額外使用1×1×1的卷積層對第一個池化層輸出的特征進行降維并保留顯著特征，實現深淺層特征的融合；提取的特征都使用全連接層拉伸到同一維度在融合層進行融合。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人常州大學，其通訊地址為：213164 江蘇省常州市武進區滆湖中路21號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。