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南昌大学聂晓华获国家专利权

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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种基于野狗优化算法的输电线路雷击故障特征提取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:CN116449254B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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:202310226195.0,技术领域涉及:G01R31/58;该发明授权一种基于野狗优化算法的输电线路雷击故障特征提取方法是由聂晓华;王文聪;朱宇涛;邱文浩;黄韬设计研发完成,并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于野狗优化算法的输电线路雷击故障特征提取方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于野狗优化算法的输电线路雷击故障特征提取方法,涉及输电线路故障诊断技术领域,本发明利用辛几何模态分解的方法对输电线路的故障行波信号进行分解并计算有效辛几何分量的辛几何熵,引进野狗优化算法对多尺度排列熵的初始参数进行优化从而求得最优的多尺度排列熵,最后将多尺度排列熵和辛几何熵组合,构造特征向量,带入随机森林分类器获得了良好的分类效果。

本发明授权一种基于野狗优化算法的输电线路雷击故障特征提取方法在权利要求书中公布了:1.一种基于野狗优化算法的输电线路雷击故障特征提取方法,其特征在于:包括以下步骤: Step1:采集待识别的原始输电线路故障三相电压信号UA、UB、U Step2:将Step1采集到的输电线路故障三相电压信号采用相模变换技术进行解耦; 相模变换解耦的公式为: 式中,U、U、U分别为解耦后的0模分量、1模分量、2模分量; Step3:1模分量和2模分量被称为线模分量,选取线模行波分量来对故障行波进行特征提取,以选取1模分量U为例进行故障行波特征的提取,利用辛几何模态分解对U进行分解,获得辛几何分量SGC、SGC、SGC......SGC;n代表辛几何分解得到的辛几何分量的个数; Step4:计算辛几何分量的中心频率及其与原始故障信号的相关系数,根据相关系数来选取有效分量,并将含噪分量舍弃; Step5:计算Step4中得出的故障行波有效辛几何分量的多尺度排列熵,假设SGC和SGC是Step4中得出的两个相关系数最大的有效分量,计算SGC和SGC的多尺度排列熵o和o Step6:计算Step4中得出的故障行波有效辛几何分量的辛几何熵,在此依然假设SGC和SGC是Step4中得出的两个相关系数最大的有效分量,计算SGC和SGC的辛几何熵q和q Step7:将Step5中得到的多尺度排列熵o、o和Step6中得到的辛几何熵q、q组合成新的四维特征向量eigenvector=[o1,o2,q1,q2]; Step8:将Step7中得到的特征向量eigenvector输入到随机森林分类器中,进行故障分类识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人南昌大学,其通讯地址为:330000 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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