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龙图腾网获悉江苏光尘电气科技有限公司申请的专利高压管型母线表面缺陷实时检测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：CN120763760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511278053.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权高压管型母线表面缺陷实时检测方法及系统是由徐若尘设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本高压管型母线表面缺陷实时检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及缺陷检测技术领域，公开了高压管型母线表面缺陷实时检测方法及系统，所述方法包括：获取目标高压管型母线过去N年的第一历史数据和过去N‑1年的第二历史数据，并进行特征提取，得到第一历史特征和第二历史特征；构建第一外破预测模型和第二外破预测模型，基于历史特征和模型，预测未来M个月目标高压管型母线的外破风险序列；本发明包含动态校准机制，利用历史数据和实时环境数据对外破风险进行实时校准，从而实现外破风险的精准预测，提升高压管型母线运维的效率和可靠性。

本发明授权高压管型母线表面缺陷实时检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.高压管型母线表面缺陷实时检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标高压管型母线过去N年的第一历史数据和过去N-1年的第二历史数据，并对第一历史数据和第二历史数据进行特征提取，得到第一历史特征和第二历史特征，其中N为正整数；所述第一历史数据包括第一历史运行数据、第一历史检修数据和第一历史故障数据；所述第二历史数据包括第二历史运行数据、第二历史检修数据和第二历史故障数据； 构建第一外破预测模型和第二外破预测模型，根据第一历史特征和第一外破预测模型，得到未来M个月目标高压管型母线的第一外破风险序列；根据第二历史特征和第二外破预测模型，得到未来M个月的第二外破风险序列；所述第一外破预测模型为长短记忆－注意力机制深度学习模型，所述第二外破预测模型为采用双向门控循环单元和卷积神经网络相结合的深度学习架构；基于第一外破风险序列和第二外破风险序列，预测未来M个月目标高压管型母线的外破风险序列；所述预测未来M个月目标高压管型母线的外破风险序列包括：获取目标高压管型母线过去N年的环境数据，从环境数据中提取环境特征向量，基于环境特征向量计算不同外破风险等级下的外破风险动态校准因子；基于第一外破风险序列、第二外破风险序列和外破风险动态校准因子，得到最终的未来M个月目标高压管型母线的外破风险序列。

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