江苏电博仕能源装备有限公司胡海兵获国家专利权
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龙图腾网获悉江苏电博仕能源装备有限公司申请的专利电力柜故障预测自愈控制器及深度学习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：CN120909268B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511418818.X，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权电力柜故障预测自愈控制器及深度学习方法是由胡海兵;陈于辉设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本电力柜故障预测自愈控制器及深度学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了电力柜故障预测自愈控制器及深度学习方法，具体涉及配电柜监测领域，用于解决多模信号非同步导致的误判与误动问题，是通过多通道融合缓存构建相位一致性约束机制，强化了故障样本扩充阶段对电流、局放与振动信号间耦合关系的保持，避免生成样本偏离真实同步特征；在线推理阶段引入基于滑窗的概率波动分辨幅与置信失衡度量值提取策略，综合生成同步稳健性系数，作为自适应重采与旁路切换的触发依据，形成从样本生成到预测校验的联动闭合结构；实现了对边界漂移与同步失配的动态应对能力，有效提升复杂扰动场景下的故障识别精度与控制器动作稳定性。
本发明授权电力柜故障预测自愈控制器及深度学习方法在权利要求书中公布了：1.电力柜故障预测自愈控制器及深度学习方法，其特征在于，包括步骤： S1：时间同步窗口读取多模传感流并附加相位标识后写入融合缓存，用以锁定电流-局放-振动三通道的瞬态对齐起点； S2：根据融合缓存计算跨通道耦合图并提取相位一致性向量，向量作为生成约束描述符随帧流更新； S3：调用带耦合约束的对抗生成网络基于描述符扩展同步故障样本，生成后按相位一致性阈限筛选合格样本写入增强库； S4：以增强库与原始库联合训练扩张卷积-注意网络，并冻结耦合图权重作为推理基准以稳定决策边界； S5：边缘端以推理基准为尺对每帧故障预测概率做在线校验，通过双层滑窗提炼故障预测概率波动分辨幅与置信失衡度量值并综合生成自愈触发阈系数，一旦其脱离安全区间便立即自适应重采回写增强库并驱动旁路切换。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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