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龙图腾网获悉山东艾迈科思电气有限公司申请的专利面向矿用防爆高压配电装置的全绝缘状态智能监测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：CN120180283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510668104.8，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权面向矿用防爆高压配电装置的全绝缘状态智能监测方法是由王文涛;胡玉东;梁睿;张鹏;贾淑慧;贾春彦设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向矿用防爆高压配电装置的全绝缘状态智能监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能与数据处理技术领域，具体涉及一种面向矿用防爆高压配电装置的全绝缘状态智能监测方法，具体如下：采集训练数据构建数据集；对数据集中的数据进行标注；对数据集中的数据进行预处理；基于深度概率神经网络构建矿用防爆高压配电装置全绝缘状态智能监测模型，将预处理后的数据集输入至所述模型中进行训练，重复迭代训练过程，直至满足预设的停止迭代条件，得到训练好的模型；将预处理后的实时数据输入训练好的模型中，输出层生成正常运行、轻微劣化、严重劣化三类的概率分布及对应不确定性量化值，根据预设的判别条件得到最终诊断结果。本发明显著提升了绝缘状态诊断的准确性和抗干扰能力。

本发明授权面向矿用防爆高压配电装置的全绝缘状态智能监测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向矿用防爆高压配电装置的全绝缘状态智能监测方法，其特征是，包括以下步骤： S1、采集训练数据：通过多源传感器系统采集矿用防爆高压配电装置的全工况运行数据并构建数据集，对采集的数据通过滑动窗口法进行分段存储，得到结构化数据集； S2、标注训练数据：采用专家经验与离线检测相结合的标注方法对结构化数据集中的数据进行标注，形成包含多维特征-状态标签映射关系的标注数据集； S3、训练数据预处理：采用工业时序数据标准化流程对标注数据集中的数据进行规整，规整操作包括缺失值处理、删除异常样本和样本类别平衡操作，得到预处理后的数据集； S4、模型的构建与训练：基于深度概率神经网络构建矿用防爆高压配电装置全绝缘状态智能监测模型，该模型包括自适应归一化层、双通路时序特征模块、概率隐层和输出层，其中，自适应归一化层采用滑动窗口动态归一化方法，双通路时序特征模块的两个分支的输入分别是自注意力机制和门控单元捕捉的长短期时序依赖，概率隐层为多层的全连接神经元隐藏层；将预处理后的数据集输入至所述模型中进行训练，重复迭代训练过程，直至满足预设的停止迭代条件，得到训练好的模型； S5、全绝缘状态智能监测分类：将预处理后的实时数据输入训练好的矿用防爆高压配电装置全绝缘状态智能监测模型中，输出层生成正常运行、轻微劣化、严重劣化三类的概率分布及对应不确定性量化值，根据预设的判别条件得到最终诊断结果； S6、模型增量更新：建立动态增量学习机制，部署在线监测模块，设置触发值，当连续检测到的未见过数据样本个数大于触发值时自动触发数据收集，经人工复核后存入增量数据集，定期利用增量数据集进行矿用防爆高压配电装置全绝缘状态智能监测模型的增量训练。

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