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龙图腾网获悉国网北京市电力公司;国家电网有限公司申请的专利变压器的故障诊断方法、装置和变压器的故障诊断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：CN114154402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202111358165.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权变压器的故障诊断方法、装置和变压器的故障诊断系统是由赵禹辰;石磊;王谦;滕景竹;侯宇程;李明忆;于彤;蔡睿;张琛设计研发完成，并于2021-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本变压器的故障诊断方法、装置和变压器的故障诊断系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种变压器的故障诊断方法、装置和变压器的故障诊断系统，该方法包括：获取变压器的振动数据，振动数据为对变压器进行振动监测采集的数据；将振动数据输入振动特征提取模型，得到振动特征向量，振动特征提取模型用于对振动数据组成的向量进行降维；将振动特征向量发送至故障诊断平台；控制故障诊断平台将振动特征向量输入振动数据重建模型，得到重建数据，振动数据重建模型用于对振动数据组成的向量进行升维，重建数据的数据与振动数据的数据一一对应；控制故障诊断平台分析重建数据得到故障诊断结果。该方法解决现有技术中振动数据的部分数据特征丢失导致故障诊断不准确的问题。

本发明授权变压器的故障诊断方法、装置和变压器的故障诊断系统在权利要求书中公布了：1.一种变压器的故障诊断方法，其特征在于，包括： 获取变压器的振动数据，所述振动数据为对所述变压器进行振动监测采集的数据； 将所述振动数据输入振动特征提取模型，得到振动特征向量，所述振动特征提取模型用于对所述振动数据组成的向量进行降维； 将所述振动特征向量发送至故障诊断平台； 控制所述故障诊断平台将所述振动特征向量输入振动数据重建模型，得到重建数据，所述振动数据重建模型用于对所述振动数据组成的向量进行升维，所述重建数据的数据与所述振动数据的数据一一对应； 控制所述故障诊断平台分析所述重建数据得到故障诊断结果； 所述振动特征提取模型和所述振动数据重建模型组成神经网络，所述神经网络的训练过程包括：将历史振动数据输入所述神经网络进行训练，得到训练重建数据，所述训练重建数据的数据与所述历史振动数据的数据一一对应；计算所有第一数据和对应的第二数据的差值的平方和，得到目标参数，所述第一数据为所述训练重建数据，所述第二数据为所述历史振动数据的数据；在所述目标参数小于预定阈值的情况下，所述神经网络训练完成；所述预定阈值为所有所述第一数据的平方和与0.000001的乘积； 所述神经网络的输入层和输出层的节点数为一帧所述振动数据的数量，一帧所述振动数据的数量为帧长与所述振动数据的采样率的乘积； 所述神经网络包括1层输入层、5层隐藏层和1层输出层，5层隐藏层包括第一隐藏层、第二隐藏层、第三隐藏层、第四隐藏层和第五隐藏层，所述输入层、所述第一隐藏层、所述第二隐藏层、所述第三隐藏层构成所述振动特征提取模型，所述第三隐藏层、所述第四隐藏层、所述第五隐藏层和所述输出层构成所述振动数据重建模型。

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