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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于多阶段演化特征的配电线路早期故障时序隐马尔可夫建模与识别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：CN121188617B 。

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：202511734608.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于多阶段演化特征的配电线路早期故障时序隐马尔可夫建模与识别方法及系统是由刘亚东;严英杰;江秀臣;刘东;胡岳;冯琳;林子涵设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多阶段演化特征的配电线路早期故障时序隐马尔可夫建模与识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多阶段演化特征的配电线路早期故障时序隐马尔可夫建模与识别方法及系统，属于配电线路早期故障识别领域。包括：获取配电线路中早期故障的电流波形样本序列；针对序列中的每一个电流波形样本，提取多维时频特征，构建每个样本的特征向量；利用第一层级隐马尔可夫模型组对每个样本进行故障阶段识别，输出每个样本对应的故障阶段标签序列；将当前样本及前序若干个历史样本的故障阶段标签序列组合，构成阶段标签序列窗口；将阶段标签序列窗口分别输入至第二层级树线故障隐马尔可夫模型和第二层级非树线故障隐马尔可夫模型，计算对应的第一和第二平均对数似然值比较两个平均对数似然值，判定当前样本是否属于树线早期故障。

本发明授权一种基于多阶段演化特征的配电线路早期故障时序隐马尔可夫建模与识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多阶段演化特征的配电线路早期故障时序隐马尔可夫建模与识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取配电线路中早期故障的电流波形样本序列； S2：针对序列中的每一个电流波形样本，提取多维时频特征，构建每个样本的特征向量； S3：基于所述特征向量，利用预先训练的第一层级隐马尔可夫模型组，对每个样本进行故障阶段识别，输出每个样本对应的故障阶段标签序列；所述故障阶段包括接触点碳化阶段、水分蒸发阶段和碳化通道形成阶段； S4：将当前样本及前序若干个历史样本的故障阶段标签序列组合，构成一个阶段标签序列窗口； S5：将所述阶段标签序列窗口分别输入至预先训练的第二层级树线故障隐马尔可夫模型和第二层级非树线故障隐马尔可夫模型，计算得到对应的第一平均对数似然值和第二平均对数似然值； S6：比较所述第一平均对数似然值与第二平均对数似然值，根据比较结果判定当前样本是否属于树线早期故障。

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