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龙图腾网获悉武汉豪迈光电科技有限公司申请的专利一种变压器油中气体高精度光声光谱监测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：CN119334881B 。

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：202411443353.9，技术领域涉及：G01N21/17；该发明授权一种变压器油中气体高精度光声光谱监测方法是由陈前臣;蒋亚超;曹俊男;马锋;刘锡银;黄延成;胡新宇设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变压器油中气体高精度光声光谱监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种变压器油中气体高精度光声光谱监测方法，涉及变压器油气监测技术领域，包括以下步骤：构建光声光谱检测系统，对变压器油中的气体进行采样，获取气体的光声光谱数据，其中，光声光谱检测系统包含近红外可调谐光纤激光器、光声池、锁相放大器、数据采集系统；对采集到的光声光谱数据进行预处理，并从预处理后的光声光谱数据中提取故障诊断相关的特征；利用化学计量学方法对混合气体的光声光谱数据进行解耦。本发明通过实时采集和分析变压器油中的气体光声光谱数据，及早发现变压器内部的异常情况，结合化学计量学和机器学习算法对混合气体光谱数据进行解耦和分离，准确地识别和定量分析各种气体组分。

本发明授权一种变压器油中气体高精度光声光谱监测方法在权利要求书中公布了：1.一种变压器油中气体高精度光声光谱监测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，构建光声光谱检测系统，对变压器油中的气体进行采样，获取气体的光声光谱数据，其中，光声光谱检测系统包含近红外可调谐光纤激光器、光声池、锁相放大器、数据采集系统； 步骤2，对采集到的光声光谱数据进行预处理，并从预处理后的光声光谱数据中提取故障诊断相关的特征； 步骤3，利用化学计量学方法对混合气体的光声光谱数据进行解耦，并利用机器学习算法，对不同气体的光声光谱特征进行分离和识别，去除不同气体间的交叉干扰，光声光谱数据的解耦及光声光谱特征的分离过程为： 步骤301，利用化学计量学中的多元统计分析方法对预处理后的光声光谱数据进行解析，提取出不同气体组分的特征信息； 步骤302，基于提取的不同气体组分特征信息的关联数据，训练多元线性回归模型建立化学计量学模型，对混合气体中各组分光声光谱数据进行解耦，将混合光声光谱分解为各个气体组分的光谱贡献，根据解耦结果，将混合光谱中的各个气体组分的光谱贡献进行分离，得到单独的气体组分光谱数据，并根据解耦后的光声光谱数据，结合气体分子的吸收特性，利用化学计量学模型计算各气体组分的浓度； 步骤303，从解耦后的光声光谱数据中提取出与不同气体组分相关的特征，包括吸收峰的位置、强度、面积、宽度和形状，利用已知的气体组分光谱数据作为训练集，使用卷积神经网络进行训练气体组分识别模型，使其能够学习到不同气体组分的特征模式； 步骤304，将预处理并解耦后的混合气体光声光谱数据输入到训练好的气体组分识别模型中，进行识别与分离，气体组分识别模型根据输入的光谱特征，判断混合气体中包含的组分，并输出各组分的识别结果和每种气体的预测浓度，减少不同气体组分之间的交叉干扰； 步骤4，对解耦和分离后的光声光谱数据进行分析，提取与变压器故障诊断相关的特征信息，建立故障诊断模型，以识别不同的故障类型和状态； 步骤5，将建立的故障诊断模型集成到实时监测系统中，对变压器油中的气体进行实时分析，结合构建的故障诊断模型和历史故障案例，设定不同的故障等级，评估故障的严重程度； 步骤6，根据数据分析和故障评估结果，生成变压器故障监测报告，并发出预警信号。

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