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一种基于半监督式机器学习的低压故障电弧感知方法

Name: 一种基于半监督式机器学习的低压故障电弧感知方法
Brand: 西安理工大学
SKU: 2021104919886
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110491988.6 📄 发布日：2026/07/13

著录项目信息

申请日

2021-05-06

申请人

西安理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_27

IPC 分类号

G06F30_27 , G06F18_2411 , G06F18_214 , G06N20_00 , G01R31_00 ,

技术画像

所属领域

机器学习机器学习故障诊断电弧检测

应用场景

低压配电系统, 电气安全监测, 智能电网, 电力设备故障预警

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摘要

本发明公开了一种基于半监督式机器学习的低压故障电弧感知方法，对一个分析周期内的检测信号，经过小波包分解后在故障电弧特征频段对应节点重构小波系数，通过绝对值求和得到对应频段上的特征值，基于安全式半监督支持向机对特征值进行状态分类，判断低压用电系统内故障电弧发生的情况，在感知到故障电弧发生的条件下，结合对检测信号进行短时傅里叶变换及特定频段分量累加而得到的特征值，辨识故障电弧的类型。本发明能够在有限样本标签训练条件下，减少分类模型计算量，获得相对较高的故障电弧感知准确率，同时通过增加对串联、并联故障电弧的精准判断，从而能够最大限度地优化灭弧措施、提升系统运行维护效率。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号：

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平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：39 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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