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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利基于SGF-ASO优化算法的超声波去噪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：CN121028053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511543463.7，技术领域涉及：G01S7/539；该发明授权基于SGF-ASO优化算法的超声波去噪方法及系统是由顾惠杰;陆顺豪;郁紫莹;钱轶群;陈东亚;邱煜捷;赵煦;谢勇;张煜程;贺润平;王哲斐;李遵凯设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SGF-ASO优化算法的超声波去噪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于SGF‑ASO优化算法的超声波去噪方法及系统，属于电气设备状态监测与故障诊断技术领域，包括：采集变压器绕组的超声回波信号并进行预处理；对预处理后的超声回波信号执行SGF分析，生成多尺度频谱并提取空间梯度特征，通过跨尺度融合生成融合频谱梯度图谱；构建油温自适应的ASO约束模型对所述多尺度频谱进行自适应稀疏优化；对优化后的多尺度频谱中的各尺度频谱分别执行逆短时傅里叶变换，获得多尺度时域信号集，融合所述时域信号集输出去噪后的超声回波信号。本发明增强了超声波信号在高温复杂环境中的结构保留能力，通过多尺度梯度引导的稀疏优化机制，实现高保真降噪与油温自适应处理。

本发明授权基于SGF-ASO优化算法的超声波去噪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于SGF-ASO优化算法的超声波去噪方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集变压器绕组的超声回波信号并进行预处理； 对预处理后的超声回波信号执行SGF分析，生成多尺度频谱并提取空间梯度特征，通过跨尺度融合生成融合频谱梯度图谱； 所述对预处理后的超声回波信号执行SGF分析包括： 基于预处理后的超声回波信号，采用不同窗长的STFT获取多尺度频谱； 计算各尺度频谱在时间轴和频率轴的梯度幅值，形成多尺度梯度图谱； 基于变压器绕组结构类型确定梯度阈值权重因子，利用所述梯度阈值权重因子计算各尺度梯度图谱的自适应增强阈值； 基于所述自适应增强阈值对各尺度梯度图谱进行二值化分割，生成结构显著区域的掩膜； 利用所述掩膜对各尺度原始频谱进行加权融合，生成融合频谱梯度图谱； 所述利用所述梯度阈值权重因子计算各尺度梯度图谱的自适应增强阈值包括： 通过计算各尺度梯度图谱梯度幅值的中位数，再乘以所述梯度阈值权重因子，得到该尺度梯度图谱的自适应增强阈值； 以所述融合频谱梯度图谱为结构引导，构建油温自适应的ASO约束模型对所述多尺度频谱进行自适应稀疏优化； 所述构建油温自适应的ASO约束模型包括： 建立包含频谱重构误差项和结构引导稀疏惩罚项的稀疏优化目标函数，其中，所述频谱重构误差项为优化频谱与含噪频谱的平方二范数距离，所述结构引导稀疏惩罚项为融合频谱梯度图谱加权的频谱系数一范数约束； 所述结构引导稀疏惩罚项的权重参数与变压器运行油温动态关联； 采用FISTA求解所述稀疏优化目标函数，输出优化后的多尺度频谱； 所述结构引导稀疏惩罚项的权重参数的计算包括： 设定常温基准权重、室温参考温度、变压器最高运行温度和调节系数； 计算实时油温与室温参考温度的差值，除以变压器最高运行温度与室温参考温度的差值，得到归一化比例系数； 将所述比例系数乘以调节系数后加1，再乘以常温基准权重，输出最终权重参数值； 对优化后的多尺度频谱中的各尺度频谱分别执行逆短时傅里叶变换，获得多尺度时域信号集，融合所述时域信号集输出去噪后的超声回波信号。

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