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龙图腾网恭喜南昌工程学院申请的专利一种变压器铁芯松动故障声纹诊断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：CN119106338B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411595325.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种变压器铁芯松动故障声纹诊断方法是由康兵;万义明;丁贵立;袁小翠;崔明建;王宗耀;王露;曹昆峰;郑豫谭;蔡诗雨;李章毅设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变压器铁芯松动故障声纹诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种变压器铁芯松动故障声纹诊断方法，包括如下步骤：利用小波变换将采集到的声纹时序数据转换成声纹特征图谱；建立基于熵权法的传感器动态响应数据融合算法，并根据声纹时序数据的相对重要程度对声纹特征图谱实时融合，得到小波动态融合声纹特征图谱；采用改进冠豪猪优化算法对改进的卷积神经网络进行优化并进行训练；将小波动态融合声纹特征图谱导入至训练后的改进卷积神经网络中进行特征提取与识别，得到最终诊断结果；本发明通过将随机游走策略和柯西变异算子分别引入冠豪猪算法的第一种防御策略和第二种防御策略，可增强算法搜索的周密性，消除局部最优解的消极影响。

本发明授权一种变压器铁芯松动故障声纹诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种变压器铁芯松动故障声纹诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：使用多个传感器采集变压器的声纹时序数据，利用小波变换将采集到的声纹时序数据转换成声纹特征图谱；步骤S2：建立基于熵权法的传感器动态响应数据融合算法，并根据声纹时序数据的相对重要程度对声纹特征图谱实时融合，得到小波动态融合声纹特征图谱；采用小波动态融合声纹特征图谱构建样本集；步骤S3：搭建改进ShufflenetV2卷积神经网络并确定激活函数和分类器；步骤S4：采用改进冠豪猪优化算法对改进ShufflenetV2卷积神经网络进行优化；步骤S5：采用样本集对优化后的改进ShufflenetV2卷积神经网络进行训练，得到最优改进ShufflenetV2卷积神经网络；步骤S6：将小波动态融合声纹特征图谱导入至最优改进ShufflenetV2卷积神经网络中进行特征提取与识别，得到最终诊断结果；步骤S4的具体过程为：步骤S401：将改进ShufflenetV2卷积神经网络的卷积核权重作为改进冠豪猪优化算法的初始种群位置进行参数寻优；步骤S402：循环种群减少；从当前冠豪猪种群中选取最优冠豪猪个体重新引入冠豪猪种群；步骤S403：模拟第一种防御策略，并引入柯西变异算子进行改进；步骤S404：模拟第二种防御策略，并引入随机游走策略进行改进；步骤S405：模拟第三种防御策略；步骤S406：模拟第四种防御策略；步骤S407：判断当前迭代次数是否达到预设最大迭代次数，未达到，则继续迭代，反之则停止迭代，并输出当前迭代的最优冠豪猪个体位置作为参数寻优的最优解。

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