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龙图腾网获悉清华珠三角研究院;清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种基于神经网络改进的交流电设备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：CN114966461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210760390.7，技术领域涉及：G01R31/50；该发明授权一种基于神经网络改进的交流电设备故障诊断方法是由衣鹏永;张凯;曹阳设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络改进的交流电设备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神经网络改进的交流电设备故障诊断方法,包括：在MobileNetV3‑small深度网络基础上，基于输入数据电气特性，加入了前置数据采样点重排列模块，并替换了原网络的激活函数。前置采样点重排列模块基于输入数据的周期性电气特性，将每隔0.02s的采样点按照时间先后顺序从左到右从上到下的顺序放置于一起形成新的区域。激活函数部分将h‑swish替换为h‑tanh应用于整个网络。h‑tanh激活函数进一步加快了计算速度并减少了计算力需求。相比于已有技术，本发明具有成本低、速度快、可在恶劣环境部署、与电力系统结合更加密切等特点。

本发明授权一种基于神经网络改进的交流电设备故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络改进的交流电设备故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于MobileNetV3-small深度网络构建交流电设备故障诊断模型； 构建交流电设备故障诊断模型包括：基于所述MobileNetV3-small模型采用激活函数，对所述MobileNetV3-small模型中bneck模块进行激活函数的数量和位置的替换，将所述激活函数的输入作为网络上个模块的输出值，输出为函数输入值对应的因变量计算结果； 所述bneck模块包括：在第一层中将输入的数据用1×1规模的卷积核进行卷积得到更高维度的数据，同时使用RELU6进行非线性计算，同时将输入数据通过残差边连接到bneck模块的最后一层，将更高维度的数据使用3×3的卷积核进行深度可分离卷积，进行RELU6激活函数的非线性计算，将计算结果输入轻量级注意力模型中，调整每个通道的权重，得到的结果进一步使用1×1规模的卷积核进行卷积得到输出，输入到第二层和第三层中； 所述bneck模块还包括：在第五层到第七层中bneck使用的激活函数为h-tanh，第八层到第十二层bneck使用的激活函数为h-swish，在第十三层中，对第十二层的输出数据采用7×7的卷积核进行了均值池化，在第十四层对十三层的数据使用1×1的卷积核进行了卷积，激活函数为h-swish，并进行了批归一化，在十五层中进一步对第十四层的数据进行了批归一化，输出数据规模； 采集交流电设备信号数据，将采集的所述交流电设备信号数据按照时间顺序排列； 将所述交流电设备信号数据输入所述交流电设备故障诊断模型进行训练，直到迭代次数达到预设次数获得训练好的交流电设备故障诊断模型； 基于所述训练好的交流电设备故障诊断模型进行故障诊断。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华珠三角研究院;清华大学深圳国际研究生院，其通讯地址为：510000 广东省广州市黄埔区香雪八路98号（10）栋；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。