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龙图腾网获悉无锡军工智能电气股份有限公司申请的专利一种智能断路器在线监测方法及系统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：CN118604601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202410816380.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种智能断路器在线监测方法及系统是由叶承宗;毛志恒;王蔚;周鑫龙;陈烨晖设计研发完成，并于2024-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能断路器在线监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能监测技术领域，尤其涉及一种智能断路器在线监测方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取断路器的工作数据，通过特征提取和融合生成断路器的完整动作特性数据。对完整动作特性数据进行分析，得到断路器的分类和状态测量数据，并进行可视化展示，分析断路器的触电分离时间点和燃弧时间，生成断路器的性能数据。同时，结合断路器的历史运行数据，估计其未来的运行风险，给出防御性优化建议，实现断路器的智能监测；本发明通过数据采集、特征提取、数据融合、状态分析、性能评估和风险预测，实现了更高效、更全面的智能监测。

本发明授权一种智能断路器在线监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能断路器在线监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取断路器工作数据；对断路器工作数据进行特征提取，生成断路器工作特征矩阵；对断路器工作特征矩阵进行关联交织特征融合，生成完整动作特性数据；其中，步骤S1包括以下步骤： 步骤S11：通过多个高精度传感器实时采集断路器工作数据； 步骤S12：对断路器工作数据进行经验模态分解，得到断路器静态特征； 步骤S13：对断路器静态特征进行低维整合，生成断路器工作特征矩阵； 步骤S14：对断路器工作特征矩阵进行全域相关性分析，得到矩阵全域相关性数据； 步骤S15：根据矩阵全域相关性数据对断路器工作特征矩阵进行相关特征融合，生成完整动作特性数据； 步骤S2：对完整动作特性数据进行特性分析，得到断路器分类数据；对断路器分类数据进行状态赋予，生成测量状态数据；对测量状态数据进行可视化交互，生成界面交互数据；其中，步骤S2包括以下步骤： 步骤S21：对完整动作特性数据进行电气特征分析，得到电气特征数据； 步骤S22：对完整动作特性数据进行动作性能分析，生成工作性能数据； 步骤S23：基于电气特征数据及工作性能数据对完整动作特性数据进行特性区分，得到断路器分类数据； 步骤S24：基于预设的状态阈值集对断路器分类数据进行状态赋予，生成测量状态数据，其中预设的状态阈值集包括电流波形差距阈值和位移开距范围阈值；其中，步骤S24包括以下步骤： 步骤S241：对断路器分类数据进行类别分组，得到合闸电流数据和合闸位移数据； 步骤S242：基于预设的电流波形差距阈值对合闸电流数据进行差距上限状态评估，得到电流状态数据；基于预设的位移开距范围阈值对合闸位移数据进行位移状态评估，生成位移状态数据；其中，步骤S242包括以下步骤： 获取电流参考波形数据； 基于预设的电流波形差距阈值对电流参考波形数据和合闸电流数据进行波形比较，当电流参考波形数据和合闸电流数据的电流波形差距大于预设电流波形差距阈值时，将合闸电流数据定义为良好电流状态数据；当电流参考波形数据和合闸电流数据的电流波形差距小于预设电流波形差距阈值时，将合闸电流数据定义为异常电流状态数据； 对合闸位移数据和合闸电流数据进行波形分析，生成电流-位移波形曲线； 基于电流-位移波形曲线对位移波形曲线进行前后位移测量，生成位移开距数据； 基于预设的位移开距范围阈值对位移开距数据进行位移范围评估，当位移开距数据与预设的位移开距范围阈值重合时，将位移开距数据定义为良好位移状态数据；当位移开距数据与预设的位移开距范围阈值不重合时，将位移开距数据定义为异常位移状态数据； 步骤S243：对电流状态数据和位移状态数据进行异构整合，生成测量状态数据； 步骤S25：基于断路器分类数据对测量状态数据进行可视化交互，生成界面交互数据； 步骤S3：对界面交互数据进行电流变化分析，得到断路器触电分离时间点；对断路器触电分离时间点进行燃弧时间分析，生成断路器性能数据； 步骤S4：获取断路器历史运行数据；对断路器历史运行数据和断路器性能数据进行运行风险估计，得到预估风险数据；基于断路器历史运行数据及预估风险数据对断路器性能数据进行防御性优化提示，生成优化提示，以执行断路器的智能监测，其中，步骤S4包括以下步骤： 步骤S41：获取断路器历史运行数据； 步骤S42：对断路器历史运行数据进行独立时间线梳理，生成独立历史运行时间线； 步骤S43：对断路器性能数据进行结构场模拟，得到模拟断路器数据；基于断路器历史运行数据对模拟断路器数据进行运行风险估计，得到预估风险数据；其中运行风险估计具体为： 采用贝叶斯网络或马尔可夫链概率模型，结合断路器性能数据和历史运行数据，估计断路器在不同工况下的失效概率，考虑断路器的关键功能参数和故障模式，构建多层级的风险估计模型，对断路器在不同工况下的运行风险进行定量评估，输出预估风险数据； 步骤S44：基于预估风险数据对独立历史运行时间线进行最大相似度风险匹配，生成相近历史运行时间线； 步骤S45：利用相近历史运行时间线及预估风险数据对断路器性能数据进行防御性优化提示，生成优化提示，以执行断路器的智能监测。

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