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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利变压器短间隙油中电弧放电模式识别方法及装置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：CN119044689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411106245.2，技术领域涉及：G01R31/12；该发明授权变压器短间隙油中电弧放电模式识别方法及装置是由董明;常昊鑫;胡一卓;关宇;王昊;田志立;罗阳;康博超;孙维凯;吴倩设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本变压器短间隙油中电弧放电模式识别方法及装置在说明书摘要公布了：一种变压器短间隙油中电弧放电模式识别方法及装置，该方法中，基于油浸式电力变压器不同放电缺陷模型开展油纸绝缘电弧放电实验；利用传感器采集油纸绝缘电弧放电实验的短间隙油中电弧放电的多物理特征信号；利用广义S变换对所述多物理特征信号进行处理，生成多物理信号时频图谱；将生成的多物理信号时频图谱输入到多通道深度可分离卷积神经网络模型，实现多物理量联合检测的电弧放电模式识别。

本发明授权变压器短间隙油中电弧放电模式识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种变压器短间隙油中电弧放电模式识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：基于油浸式电力变压器不同放电缺陷模型开展油纸绝缘电弧放电实验； 步骤2：利用传感器采集油纸绝缘电弧放电实验的短间隙油中电弧放电的多物理特征信号； 步骤3：利用广义S变换对所述多物理特征信号进行处理，生成多物理信号时频图谱； 步骤4：将生成的多物理信号时频图谱输入到多通道深度可分离卷积神经网络模型，实现多物理量联合检测的电弧放电模式识别，其中，多通道深度可分离卷积神经网络模型具有多个输入通道，并包括输入层、训练层、拼接层和输出层，输入层获取多物理信号时频图谱，并分别输送到卷积神经网络模型的各个单通道；然后，各个单通道输入的图像数据通过通道内的训练层，开展卷积和池化操作；然后，各通道经过训练层后的数据一起输送到同一个拼接层，通过张量拼接的方法对各通道信息进行整合和分类，最后通过输出层输出识别结果， 多通道深度可分离卷积神经网络模型采用Kaiming初始化对模型参数进行初始设置，采用交叉熵函数计算损失，并以损失值作为比较依据，当损失值超过人工设置阈值时，使用Adam算法实现网络超参数的最优值探寻，以确保模型稳定收敛。

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