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龙图腾网恭喜国网四川省电力公司电力科学研究院申请的专利一种基于多传感器的高压套管故障诊断方法、系统及介质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：CN115600136B 。

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：202211333972.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于多传感器的高压套管故障诊断方法、系统及介质是由谢茜设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感器的高压套管故障诊断方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多传感器的高压套管故障诊断方法、系统及介质，获取第一数据信息，所述第一数据信息为采集的高压套管中各个传感器的信号数据；对所述第一数据信息进行预处理，获得第二数据信息；采用优化BP神经网络模型提取所述第二数据信息的特征数据信息，所述特征数据信息包括若干不同传感器上的特征数据；采用D‑S证据理论算法，计算在同一特征数据下，不同故障类型的权重值，获得若干权重值；将若干所述权重值按照不同故障类型划分，并按照在同一故障类型下权重值的大小来判断监测系统发生的故障；本发明的有益效果为能够提高对高压套管发生的故障类型判断的准确性，减少对高压套管故障判断的效率。

本发明授权一种基于多传感器的高压套管故障诊断方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器的高压套管故障诊断方法，其特征在于，方法步骤包括： 获取第一数据信息，所述第一数据信息为采集的高压套管中各个传感器的信号数据； 对所述第一数据信息进行预处理，获得第二数据信息； 采用优化BP神经网络模型提取所述第二数据信息的特征数据信息，所述特征数据信息包括若干不同传感器上的特征数据； 采用D-S证据理论算法，计算在同一特征数据下，不同故障类型的权重值，获得若干权重值； 将若干所述权重值按照不同故障类型划分，并按照在同一故障类型下权重值的大小来判断监测系统发生的故障； 所述优化BP神经网络模型的构建步骤为：获取历史数据信息，所述历史数据信息为高压套管中各个传感器发生故障的信号数据以及对应的故障类型；对所述历史数据信息进行去噪以及去干扰处理，获得子历史数据信息；构建BP神经网络模型，并通过所述子历史数据信息对所述BP神经网络模型进行训练，采用改进后的神经网络的误差函数进行优化迭代，获得优化BP神经网络模型； 所述权重值获得的具体步骤包括：在所述特征数据信息中，选择任意一个特征数据，采用D-S证据理论中的BPA决策方法，计算该特征数据在不同故障类型下的冲突差，获得若干冲突差；采用归一化方法并结合三角函数中的余弦定理对若干所述冲突差进行处理，获得该特征数据对应的权重值；遍历特征数据信息，获得若干权重值； 所述误差函数的具体表达式为： E为误差函数，dk为目标输出值，ok为实际输出值； 所述冲突差的具体表达式为： 为冲突度，xt为第t组焦元，为冲突，xti为t组中的i焦元，xtj为t组中的i焦元j焦元，mxti为可信度分配； 所述权重值的具体表达式为： αxt为冲突差，Ht为指数运算值，βt为权值，ωt为权重值。

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