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龙图腾网恭喜山东山大电力技术股份有限公司申请的专利一种基于变尺度波形动态分析的行波测距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：CN114646845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202210276162.2，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种基于变尺度波形动态分析的行波测距方法及系统是由刘英亮;孟令军;刘传玺;任柳燕;张冬民设计研发完成，并于2022-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于变尺度波形动态分析的行波测距方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于变尺度波形动态分析的行波测距方法及系统，包括：根据预先训练好的异常检测神经网络筛选包含故障点的候选数据段；针对包含故障点的候选数据段，基于波形形态移动算法粗略定位故障点所在区段；基于确定的故障点所在区段，利用形态分析算法精确定位故障点。本发明可以通过算法筛选出故障点附近的各个数据段，根据波形形态动态分析可以用于限定故障点的范围，引入基于变尺度波形动态分析的行波测距方法可以最大限度的分析各种复杂波形并且可以提高测距精度。

本发明授权一种基于变尺度波形动态分析的行波测距方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于变尺度波形动态分析的行波测距方法，其特征在于，包括：根据预先训练好的异常检测神经网络筛选包含故障点的候选数据段；针对包含故障点的候选数据段，基于波形形态移动算法粗略定位故障点所在区段；具体为：将针对包含故障点的候选数据段利用小波算法分解成a个不同分辨率的初始高频细节数据和1个近似数据；将初始高频细节数据分别取绝对值并归一化；根据初始高频细节数据的幅值高低粗略定位出故障点所在区段；具体为：对a个分辨率从高到低依次排列的初始高频细节数据添加权重并累加计算，得到加权累计高频细节数据；根据加权累计高频细节数据的幅值高低进行筛选，包括：如果没有非极大的数据位置，则记录位置队列indexs为空，然后以加权累计高频细节数据中幅值最大值的位置为故障点所在区段；否则，将加权累计高频细节数据在indexs位置上的值置零，同时将初始高频细节数据中低分辨率的数据在indexs位置上的值置零，并记录加权累计高频细节数据中幅值最大值的位置粗略定位出故障点所在区段；还包括：从低分辨率的初始高频细节数据中最大值位置的前面寻找高频细节数据幅值最大值位置，记为当前最大值前面的第一极大值位置；降低当前最大值前面的第一极大值附近的低分辨率的初始高频细节数据的数值为原有数值的70％，再次寻找当前第一极大值前面的最大值并将该最大值位置更新为最新第一极大值位置，直到第一极大值前面没有最大值出现；如果第一极大值和最大值之间的位置间距在所设定的范围内，则把位置队列indexs清空并添加当前最大值前面20个位置和其后面所有位置；否则更新当前最大值位置并作为最终的最大值位置寻找数据样本段，所述最终的最大值位置移动到数据段的中点附近，即最终的最大值位置在数据段中点附近区间；基于确定的故障点所在区段，利用形态分析算法精确定位故障点；具体为：将筛选得到的最终的最大值位置数据段中点附近区间作为形态分析区间；利用筛选得到的最终的最大值位置数据段中点附近区段的最高分辨率的高频小波数据得到中点前的数据区间的数据标准差，以此作为扰动基准；根据使得最高分辨率的初始高频细节数据的中点附近的数据最值全都小于放大倍数乘标准差来确定放大倍数n；基于放大倍数找到中点附近大于放大倍数乘标准差的首个极大值；如果高频小波的数据中点前面的小区间的数据扰动小，则将之前的首个极大值位置作为故障点位置；否则，先通过形态学滤波法去除高频扰动，在线性拟合数据中点前面附近的数据并求方差，将拟合的线形函数延拓到中点后面的区间，将高频数据和拟合数据做差将差值低于3倍方差的地方置0；对偏差数据做EMA平滑，之后根据平滑后的数据的形态具体分析得到具体故障点。

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