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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于MIDBO-SVM模型的高压断路器机械故障诊断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：CN119202864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411271944.2，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于MIDBO-SVM模型的高压断路器机械故障诊断方法及系统是由戚美荣;闫静;张子龙;隋国庆;徐卓凡;吴彦泽设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MIDBO-SVM模型的高压断路器机械故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于MIDBO‑SVM模型的高压断路器机械故障诊断方法及系统，该方法首先获取断路器的振动信号，然后利用获取的振动信号，并结合预先构建的MIDBO‑SVM模型对断路器的机械故障进行诊断；MIDBO‑SVM模型在构建过程中，利用佳点集策略和circle混沌映射联合生成初始种群方法以提升种群的均匀遍历性；在滚球蜣螂个体位置更新阶段引入正余弦搜索策略和自适应权重因子，使解衰减性的震荡直至趋于全局最优解；采用柯西高斯变异策略对当前适应度最佳的个体以远离最优解的方式进行变异，扩大空间搜索范围，该方法还解决了传统算法后期搜索速度慢、易陷入局部最优的问题，提高了断路器故障分类精度。

本发明授权一种基于MIDBO-SVM模型的高压断路器机械故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于MIDBO‑SVM模型的高压断路器机械故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取断路器的振动信号； S2：利用获取的振动信号，并结合预先构建的MIDBO‑SVM模型对所述断路器的机械故障进行诊断；所述MIDBO‑SVM模型在构建过程中，对于DBO算法采用佳点集策略和circle混沌映射联合生成初始种群，在个体位置更新阶段引入正余弦搜索策略和自适应权重因子，并对当前适应度最佳的个体实施柯西高斯变异策略，得到MIDBO，并利用所述MIDBO优化SVM的惩罚因子C和核参数g，完成所述MIDBO‑SVM的模型构建； 所述采用佳点集策略和circle混沌映射联合生成初始种群，具体为：首先利用佳点集策略生成初始种群的基本框架，然后对每个个体位置应用circle混沌映射进行微调； 种群映射方法具体如下： 其中，mod为取余函数，xi表示群体位置，a取值为0.2，b取值为0.5；o为[0,1]均匀分布的随机数；rk表示为佳点；ub、lb分别表示群体位置上限和下限。

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