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龙图腾网恭喜广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利数据驱动的高压电缆铝护套缺陷识别方法、系统及介质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：CN115728394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202211422664.8，技术领域涉及：G01N29/44；该发明授权数据驱动的高压电缆铝护套缺陷识别方法、系统及介质是由李濛;徐涛;黄嘉盛;韩卓展;张耿斌;冉倩;张滔;李瀚儒设计研发完成，并于2022-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据驱动的高压电缆铝护套缺陷识别方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及无损检测技术领域，特别涉及一种数据驱动的高压电缆铝护套缺陷识别方法、系统及介质。本发明提供的数据驱动的高压电缆铝护套缺陷识别方法，通过引入降维矩阵，将超声导波原始信号进行重构以实现数据降维，减少超声导波原始信号中的冗余信息，同时使得超声导波原始信号中腐蚀缺陷的相关信息损失少，并构建基于电缆铝护套缺陷识别神经网络模型对电缆铝护套缺陷进行识别，提高了高压电缆铝护套缺陷识别的计算精确度和计算效率。

本发明授权数据驱动的高压电缆铝护套缺陷识别方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种数据驱动的高压电缆铝护套缺陷识别方法，其特征在于，包括以下步骤：构建电缆铝护套腐蚀模拟样本，获取电缆铝护套腐蚀模拟样本的超声导波原始信号；将采集到的超声导波原始信号进行预处理，制作训练样本和测试样本，包括以下步骤：对每个信号的幅值尺度进行归一化处理，归一化表达式如下： 其中，Bi表示第i个信号的幅值，Bmax表示信号的最大值，Bmin表示信号的最小值；得到N个训练样本，记为[X1,X2,...,XN]；n个测试样本，记为[Y1,Y2,...,Yn]；将训练样本和测试样本合并，同时降低训练样本和测试样本的维数并进行重构，包括以下步骤：计算距离矩阵，融合训练样本和测试样本导波信号的时频信息；构造最优化问题目标函数，求解降维矩阵；使用降维矩阵重构训练样本和测试样本；计算距离矩阵，融合训练样本和测试样本导波信号的时频信息，距离矩阵M通过如下表达式计算得到： 其中，Mi,j表示距离矩阵M第i行第j列的元素，表示不同样本之间时频信息振幅差值，m为控制时频信息振幅差值权重的参数权重参数；最优化问题的表达式为： s.t.PPT＝E其中，P表示降维矩阵，X表示训练样本，Y表示测试样本，A表示矩阵P获得的判别特征的表示系数，⊙表示Hadamard算子，M表示距离矩阵，J表示构建距离矩阵M的辅助变量，λ1和λ2为调节训练样本和测试样本权重的两个参数，E为单位矩阵，F为原始维度，τ为调节辅助变量大小的参数，I表示信号时频图集，I＝[X；Y]＝[X1,X2,...,XN；Y1,Y2,...,Yn]∈Rd×N+n；构建电缆铝护套缺陷识别神经网络模型，使用重构后的训练样本和测试样本对电缆铝护套缺陷识别神经网络模型进行训练；利用电缆铝护套缺陷识别神经网络模型对电缆铝护套的腐蚀缺陷进行识别。

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