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龙图腾网获悉南京优能特电力科技发展有限公司申请的专利一种基于声纹的10kV断路器机械故障检测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：CN119252281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411275003.6，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种基于声纹的10kV断路器机械故障检测方法是由薛洪杰;马龙华设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于声纹的10kV断路器机械故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于声纹的10kV断路器机械故障检测方法；包括有以下步骤：S1、MobileNet_YOLOv4神经网络模型的搭建；S2、通过高灵敏度传感器采集声纹；S3、边缘侧识别预警的卷积核的卷积运算；S4、断路器故障识别；S5、对信号进行改进的S变换；本发明由嵌入云平台的资源分配模块来动态计算任务分配，构建轻量化模型，加快模型运行速度，构建实时目标识别与分类体系；Moblienet神经网络结构减小神经网络模型的运行内存，并加快神经网络网络模型的运行速度，为了提升目标识别速度并将模型固化至边缘设备上，MobileNet网络结构应用了深度可分离卷积的技术，将卷积神经网络的标准卷积在计算过程分为深度卷积与逐点卷积两个步骤，大大减少了网络的计算量。

本发明授权一种基于声纹的10kV断路器机械故障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于声纹的10kV断路器机械故障检测方法，其特征在于，包括有以下步骤：S1、MobileNet_YOLOv4神经网络模型的搭建：MobileNet_YOLOv4神经网络模型使用的是多尺度特征图映射，剪辑神经网络获得图像数据的不同尺度的特征图，在每一层特征图被提取后分别进行预测；MobileNet_YOLOv4神经网络模型的卷积层提取出六个不同的特征图进行预测，从而构建不同尺度的目标识别先验框；模型中不同层的特征图分别检验与之匹配尺寸的大小目标；最后模型在不同尺度的特征图上进行分别预测从而得到不同尺度的预测值；S2、通过高灵敏度传感器采集声纹：高灵敏度传感器包括圆锥体结构的集音器、安装环、能量转换器、上压片和隔离器，通过高灵敏度传感器对断路器进行机械故障声纹采集，圆锥体结构的集音器利用气体压缩原理放大原始音频信号，再通过低功耗、长距离的无线通信进行数据传输；S3、边缘侧识别预警的卷积核的卷积运算：利用深度可分离卷积结构将YOLOv4中的Backbone内所有卷积层的标准卷积结构替换，MobileNet_YOLOv4神经网络模型首先通过3×3深度卷积将各个输入数据的神经网络节点视同特定的卷积核完成了卷积运算；S4、断路器故障识别：MobileNet_YOLOv4神经网络模型在训练完成了后得到的正常断路器与故障断路器的目标识别与分类过程模型精准度随着信号置信度变化，训练神经网络模型PASCALVOC格式的数据集，并且模型在搭建时加载了数据集上的预训练权重，前层卷积神经网络负责一些对输入的图像数据进行一些低级的图像特征提取；S5、对信号进行改进的S变换：改进S变换的信号特征提取方法，构建改进S变换模型，建立特征参数识别机制，实现信号的快速、准确识别。

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