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龙图腾网恭喜广州铁路职业技术学院申请的专利一种牵引系统主回路接地故障检测方法及其装置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：CN117607735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202311360121.2，技术领域涉及：G01R31/52；该发明授权一种牵引系统主回路接地故障检测方法及其装置是由侯鑫尧;邱晓欢;管春玲;李瑞荣;罗浩桓设计研发完成，并于2023-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种牵引系统主回路接地故障检测方法及其装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种牵引系统主回路接地故障检测方法及其装置，包括：获取当次检测电压序列，包括整流器副边电压序列、直流母线电压序列和二分之一母线电压序列；将数据在线输入分类模型，输出故障分类结果；分类模型是以特征矩阵离线学习训练而获得；特征矩阵是由多个特征矢量为输入、对应的故障类型为输出构建而得；特征矢量对应历史故障点，由历史故障点对应特征指标融合获得；特征指标由所述特征变量进行短时傅里叶变换和统计计算特征变量获得；所述历史故障点对应的特征变量是根据历史故障点对应故障类型关联的多维电压融合而获得；根据故障分类结果，确定当次检测电压序列对应的故障地点和故障类型。从而实现精确找出故障位置和故障类型。

本发明授权一种牵引系统主回路接地故障检测方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种牵引系统主回路接地故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取当次检测电压序列，所述当次检测电压序列包括整流器副边电压序列、直流母线电压序列和二分之一母线电压序列； 将所述当次检测电压序列在线输入至预设的分类模型中，以使所述分类模型输出故障分类结果；其中，所述分类模型是以特征矩阵离线学习训练而获得；所述特征矩阵是由多个特征矢量为输入、各特征矢量对应的故障类型为输出构建而得；每个所述特征矢量对应一个历史故障点，且由所述历史故障点对应的四个特征指标融合获得；所述特征指标由特征变量进行短时傅里叶变换和统计计算特征变量获得；所述历史故障点对应的特征变量是根据历史故障点对应故障类型关联的多维电压序列融合而获得；所述特征指标包括：所述特征变量短时傅里叶变换后序列值平均值、所述特征变量短时傅里叶变换后序列值方差、融合特征变量平均值和融合特征变量方差； 根据所述故障分类结果，确定当次检测电压序列对应的故障地点和故障类型； 其中，所述历史故障点对应的特征变量是根据历史故障点对应故障类型关联的多维电压融合而获得，具体为： 通过特征变量公式将各所述历史故障点对应故障类型关联的多维电压融合，并构建对应特征变量；计算当此检测电压序列对应的特征矢量，将所述特征矢量输入至分类模型中； 所述特征变量公式如下 其中，U2为整流器副边电压，Ud1为直流母线电压，Ud2为二分之一母线电压，Fx1为特征变量； 所述所述特征指标由所述特征变量进行短时傅里叶变换和统计计算特征变量获得，具体为： 对各所述特征变量进行短时傅里叶变换，提取特征变量短时傅里叶变换后序列直流分量平均值和特征变量短时傅里叶变换后对应序列值方差；对各所述特征变量进行统计计算特征变量，提取融合特征变量平均值和融合特征变量方差； 将所述多个对应特征指标进行融合，构建对应特征矢量。

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