国网江西省电力有限公司南昌供电分公司吴家明获国家专利权
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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司南昌供电分公司申请的专利一种隔离开关机械状态检测方法及分体式检测仪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：CN120145090B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510632393.6，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种隔离开关机械状态检测方法及分体式检测仪是由吴家明;卢振强;熊文林;陈华;陶弋卿;褚建锋;马凯;胡巍;金津;赵冬阳;黄杰;罗振超;刘悠设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种隔离开关机械状态检测方法及分体式检测仪在说明书摘要公布了：本发明涉及隔离开关缺陷检测技术领域，公开了一种隔离开关机械状态检测方法及分体式检测仪，该方法通过对操作力矩‑转动角度向量进行核K‑means聚类；以轮廓系数S、戴维森堡丁指数DBI和故障密度指数构建定义强化学习的奖励函数，通过深度强化学习进行核K‑means聚类的核参数γ和簇数K优化，得到最优聚类结果；根据最优聚类结果建立簇与故障类型的映射关系，实现从数据到故障类型的诊断；最后以ELM‑Tree模型进行故障程度量化并选择处置措施。本发明可显著提升了隔离开关故障分类的精度，并进行故障程度量化分析。
本发明授权一种隔离开关机械状态检测方法及分体式检测仪在权利要求书中公布了：1.一种隔离开关机械状态检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：对采集的操作力矩和转动角度数据进行数据预处理与特征标准化，得到操作力矩和转动角度匹配的操作力矩-转动角度向量； 步骤2：对得到的操作力矩-转动角度向量进行核函数选择与核矩阵计算； 步骤3：核K-means聚类初始化； 步骤4：核K-means聚类迭代优化，通过迭代调整簇中心，最小化高维空间中的簇内差异，实现故障样本的有效分离； 步骤5：以轮廓系数S、戴维森堡丁指数DBI和故障密度指数构建定义强化学习的奖励函数，通过深度强化学习进行核K-means聚类的核参数γ和簇数K优化，得到最优聚类结果； 步骤6：根据最优聚类结果建立簇与故障类型的映射关系，实现从数据到故障类型的诊断； 步骤7：以ELM-Tree模型进行故障程度量化并选择处置措施。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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