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龙图腾网获悉智联新能电力科技有限公司申请的专利一种基于小波变换和QPSO-BILSTM的行波波形形态分类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：CN120470416B 。

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：202510966476.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于小波变换和QPSO-BILSTM的行波波形形态分类方法是由张国清;陈霖然;彭洋;殷志江;王振秋;罗倩;张颖;汤奔;任青军;刘杰;焦威;杨威;吴晓天;曾思睿;冯傲设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小波变换和QPSO-BILSTM的行波波形形态分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于小波变换和QPSO‑BILSTM的行波波形形态分类方法，包括采集行波信号，对行波信号进行预处理；提取每个波头周边时域；收集大量已标注的不同类型的行波波形数据作为标签；提取波头周边时域作为训练集，输入到BiLSTM模型中进行训练和分类；通过QPSO优化BiLSTM模型的参数，提高分类的准确性；将新采集的行波信号处理后，输入到优化后的BiLSTM模型中输出分类结果。行波波形形态的分类能够显著提升行波波头标定地效率和精度；通过分类可以快速识别故障类型，为后续的故障处理提供重要依据；经过量子粒子群算法优化后的BiLSTM模型不仅可以更好地提取行波波形中的关键特征，还可以更好地适应行波复杂的非线性特征和多样的变化模式，从而提高波形分类的准确率。

本发明授权一种基于小波变换和QPSO-BILSTM的行波波形形态分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小波变换和QPSO-BILSTM的行波波形形态分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S01：采集行波信号，对所述行波信号进行预处理，筛选出有效行波数据； 步骤S02：基于所述步骤S01筛选出的所述有效行波数据，提取每个波头周边时域； 步骤S03：收集大量已标注的不同类型的行波波形数据作为标签；按照所述步骤S02的步骤提取波头周边时域作为训练集，输入到BiLSTM模型中进行训练和分类； 步骤S04：通过QPSO优化BiLSTM模型的参数，提高分类的准确性； 步骤S05：将新采集的行波信号通过所述步骤S01和所述步骤S02处理后，输入到所述步骤S04优化后的所述BiLSTM模型中，输出分类结果； 所述步骤S02具体包括如下步骤： 步骤S21：采用Symlet4小波基函数对所述有效行波数据进行多层分解、去噪； 步骤S22：采用DB4小波基函数增强去噪后的所述有效行波数据的波头特征； 步骤S23：基于多层分解后各层的时间差，确定行波波头周边时域； 所述步骤S22具体包括： 步骤S221：对分解层数，提取细节系数，并计算其绝对值模值； 步骤S222：在层尺度下检测局部极大值点，即波头候选点，公式如下： ； 若多个分解层检测到的波头候选点时间差小于设定容差，则认为是同一波头； 步骤S223：若D3层候选点与D2或D4层不一致，检查D2和D4层候选点的模值能量是否超过D3层的80%；若超过，则取D2、D3、D4层候选点的加权平均值作为波头选取结果；若未超过，则以D3层结果直接作为波头选取结果； 所述步骤S23具体包括： 步骤S231：计算Symlet4小波基函数多层分解后的各层时间差，计算公式如下： ； 式中，表示行波到达检测装置的触发时刻； 步骤S232：通过公式计算所述各层时间差的标准差，衡量结果的一致性； 将所述各层时间差的标准差与稳定性阈值比较： 若，表示各层结果高度一致，稳定性高；若，结果分散； 选择所述各层时间差对应层中模值能量最大的结果，计算公式如下： ； 步骤S233：进行行波波头周边时域选取，选取方式如下： 若稳定性高且特征显著，取所述各层时间差的加权平均，权重为模值能量； 若稳定性低但某层特征显著，选择模值能量最大的； 若稳定性低且特征分散，结合其他传感器数据或增加分解层数重新检测。

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