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龙图腾网恭喜常州大学申请的专利一种基于时频特征和改进CNN的局部放电识别方法及装置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：CN114943256B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210605983.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于时频特征和改进CNN的局部放电识别方法及装置是由陈智超;郑剑锋;吴鸿杰;王群;陈则璋设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时频特征和改进CNN的局部放电识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及电气设备故障识别技术领域，尤其涉及一种基于时频特征和改进CNN的局部放电识别方法及装置，包括对采集的局放信号进行傅里叶阈值滤波；对局放时域信号的脉冲进行截取，用离散的数据采样点表征出脉冲的时域特征，获取局放脉冲信号的时域特征序列；并通过改进Morlet小波对脉冲信号进行时频变换，获取对应信号的二维时频图像数据；对局放信号的时域特征序列和小波时频图进行归一化处理；利用数据集对改进卷积神经网络模型进行训练，并保存训练好的网络模型。本发明充分利用局部放电脉冲信号的时频特征实现局放的分类，提高局放信号时频特征提取的效果；同时改进卷积神经网络的结构用于局部放电的识别，提高局放识别的准确性。

本发明授权一种基于时频特征和改进CNN的局部放电识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于时频特征和改进CNN的局部放电识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对采集的局放信号进行傅里叶阈值滤波，去除噪声的干扰；S2、对局放时域信号的脉冲进行截取，用离散的数据采样点表征出脉冲的时域特征，获取局放脉冲信号的时域特征序列；并通过改进Morlet小波变换对脉冲信号进行时频变换，获取对应信号的二维时频图像数据；Morlet小波变换的公式为： 其中，ψx为改进小波基函数，a为尺度因子，b为平移因子，*为共轭；改进小波基函数的公式为： S3、对局放信号的时域特征序列和时频图像数据进行归一化处理，划分数据集；S4、利用数据集对改进卷积神经网络模型进行训练，并保存训练好的网络模型，实现局放的分类；所述改进卷积神经网络模型包括：构建两个并列通道，第一通道输入一维时域特征序列，第二通道输入二维小波时频图；两个通道都使用卷积层和池化层提取特征；同时提取出第二通道输入小波时频图浅层的特征；使用全连接层将时域和时频域深浅层的特征拉伸为特征向量，在融合层融合后输入全连接层，最后通过softmax分类器实现局放信号的分类；所述改进卷积神经网络模型还包括： 第一通道是一维网络模型，具体包含4个卷积层和2个池化层，在普通卷积层后各自添加一个1×1的卷积层，增加一维网络模型的非线性；第二通道是二维网络模型，具体包含3层卷积层和3层池化层，同时额外使用1×1×1的卷积层对第一个池化层输出的特征进行降维并保留显著特征，实现深浅层特征的融合；提取的特征都使用全连接层拉伸到同一维度在融合层进行融合。

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