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龙图腾网恭喜曼特(广东)材料有限公司申请的专利一种抗直流互感器铁芯制备过程中缺陷识别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：CN118673412B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-07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：202410692508.6，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种抗直流互感器铁芯制备过程中缺陷识别方法是由杨雄杰;游浩然设计研发完成，并于2024-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种抗直流互感器铁芯制备过程中缺陷识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种抗直流互感器铁芯制备过程中缺陷识别方法，涉及电流互感器技术领域，包括，采用高精度热释电传感器阵列，收集典型铁芯材质缺陷数据，构建热释电信号数据库并进行预处理；将预处理后的热释电信号数据库中的热释电信号进行特征编码，采用递归特征消除方法进行特征选择并从中提取关键特征，得到综合量化指标集合；构建深度森林模型，将综合量化指标集合输入深度森林模型进行训练，得到铁芯缺陷预测概率；将深度森林模型部署到实时在线监测系统，自动判断铁芯缺陷。本发明通过采用高精度热释电传感器阵列收集数据，实现了铁芯材质缺陷的实时热信号捕捉，显著提高了缺陷检测的实时性和数据采集的准确性。

本发明授权一种抗直流互感器铁芯制备过程中缺陷识别方法在权利要求书中公布了：1.一种抗直流互感器铁芯制备过程中缺陷识别方法，其特征在于：包括：S1、采用高精度热释电传感器阵列，收集典型铁芯材质缺陷数据，构建热释电信号数据库并进行预处理；S2、将预处理后的热释电信号数据库中的热释电信号进行特征编码，采用递归特征消除方法进行特征选择并从中提取关键特征，得到综合量化指标集合；S3、构建深度森林模型，将综合量化指标集合输入深度森林模型进行训练，得到铁芯缺陷预测概率；S4、将深度森林模型部署到实时在线监测系统，自动判断铁芯缺陷；S2步骤中，对热释电信号数据库中的热释电信号进行时域特征提取，表达式为： 其中，μ是均值，反映了信号的中心位置或平均水平，σ2是方差，用来衡量信号值相对于其均值的分散程度，方差越大，信号波动越大，PP是信号的最大值与最小值之差，反映了信号的振幅范围，K是峭度，HK是Sigmoid函数，用于平滑处理峭度信息，使其适合作为特征，S是偏度，衡量数据分布的不对称性，signS是符号函数，即如果S0，则返回1；如果S＝0，则返回0；如果S0，则返回-1，exp是指数函数，用来衡量信号峰值偏离均值的程度，值域在0到1之间，当PP等于μ时，该值最大为1，随着PP与μ的偏差增大，该值减小；应用傅里叶变换将时域特征转换到频域特征，进行频域特征提取，表达式为： 其中，是频谱总能量的积分计算，计算的是整个考虑频段内的频谱总能量，用来作为后续计算的分母，以实现归一化，fmax是最高频率值，fmin是最低频率值，Ef是频率f下的频谱能量密度；结合时域和频域特征，形成初始矩阵Z＝[T，F]，通过标准化处理进行特征编码，具体如下：定义Zij为初始矩阵Z中的第i个样本在第j个特征上的值，表达式为： 其中，Z′ij是标准化后的特征编码值，Zij是初始矩阵值，μj是第j个特征在所有样本上的均值，帮助移除数据集中的位置效应，σj是第j个特征的标准差，衡量该特征值分布的离散程度；采用递归特征消除方法进行特征选择并从中提取关键特征，得到综合量化指标集合，具体如下：结合稀疏正则化进行特征选择和权重优化，表达式为： 其中，Q是综合量化指标，βi是第i个特征权重，决定了每个特征对预测值的影响程度，γi是第i个偏差项，λ是正则化参数，用于控制模型复杂度和防止过拟合，Z′ij是标准化后的特征编码值；S4步骤中，将深度森林模型部署到实时在线监测系统，自动判断铁芯缺陷，具体如下：Pdefect值域为0到1；当Pdefect在[0，0.3]时，监测系统显示绿色图标，表示铁芯正常或存在一些小缺陷，可以正常工作；当Pdefect在[0.3，0.9]时，监测系统显示黄色图标，表示铁芯存在中等或严重的缺陷，需要及时采取措施防止进一步恶化；当Pdefect在[0.9，1]时，监测系统显示红色图标，表示铁芯存在极度严重的缺陷，需要立即停止操作并进行彻底检查与修复。

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