合肥工业大学李兵获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于ISSA-MKELM的变压器早期故障诊断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：CN116451123B 。
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：202310471832.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于ISSA-MKELM的变压器早期故障诊断方法是由李兵;孙龙强;楚瑞铭;佐磊;尹柏强设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于ISSA-MKELM的变压器早期故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于ISSA‑MKELM的变压器早期故障诊断方法，包括如下方法步骤：收集变压器在不同状态下运行的数据得到相应的包络谱信号，相应包络谱信号进行数据的归一化处理，并将处理后的数据随机划分为训练数据和测试数据；从输入的数据中提取各个不同类别的早期故障特征，网络的隐含层节点数量以及各层DA的学习率，通过ISSA算法进行优化选择；构造混合核极限学习机MKELM，引入Bernoulli混沌映射优化麻雀初始种群，采用改进后的麻雀搜索算法ISSA对混合核极限学习机MKELM的参数进行优化，建立ISSA‑MKELM故障诊断模型进行测试，计算该模型对于测试样本的诊断正确率。本发明与现有技术相比具有良好的诊断精度和鲁棒性的优点。
本发明授权基于ISSA-MKELM的变压器早期故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ISSA-MKELM的变压器早期故障诊断方法，其特征在于，包括如下方法步骤： 收集变压器在不同状态下运行的数据，变压器不同故障的早期振动信号进行预处理得到相应的包络谱信号，相应包络谱信号进行数据的归一化处理，并将处理后的数据随机划分为训练数据和测试数据； 从输入的数据中提取各个不同类别的早期故障特征，网络的隐含层节点数量以及各层DA的学习率，通过ISSA算法进行优化选择； 构造混合核极限学习机MKELM，引入Bernoulli混沌映射优化麻雀初始种群，使用柯西高斯变异策略和非线性动态惯性权重，采用改进后的麻雀搜索算法ISSA对混合核极限学习机MKELM的参数进行优化，建立ISSA-MKELM故障诊断模型； 采用测试数据对早期故障诊断模型ISSA-MKELM进行测试，计算该模型对于测试样本的诊断正确率。
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