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申请/专利权人：南京正锐电力科技有限公司

摘要：本发明公开了一种用于开关柜的氦检漏方法和系统，包括以下步骤：对原始数据进行自适应多分辨率分解、异常检测和非线性流形对齐，提取动态特征；应用自适应张量分解和多尺度因果网络分析，构建融合后的多模态表示；进行非线性动力学系统重构和持续性同调分析，提取时空特征；构建多层图结构并应用动态图谱嵌入算法，生成图拓扑异常检测结果；构建多目标优化框架和动态参数调整策略，生成优化后的异常检测结果。本方法通过多尺度分析、非线性建模和动态优化，实现了开关柜氦检漏的高精度、高效率和自适应检测，提高了检测的准确性和可靠性。

主权项：1.用于开关柜的氦检漏方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、从传感器实时获取原始数据，将原始数据组织成N维原始数据张量，对原始数据张量应用自适应多分辨率分解算法，得到分解数据张量；基于分解数据张量构建持续性图并计算持续性同调，进行异常检测和修复，生成清洗后的数据张量；对清洗后的数据张量进行非线性流形对齐，得到对齐后的数据张量，从对齐后的数据张量中提取动态特征，生成动态特征矩阵；N为大于1的自然数；步骤S2、获取对齐后的数据张量并对其应用自适应张量分解算法，得到低维表示；基于低维表示构建多尺度因果网络，生成多尺度因果邻接矩阵；利用多尺度因果邻接矩阵和动态特征矩阵构建时变信息流网络；基于低维表示、多尺度因果邻接矩阵和时变信息流网络，构建融合后的多模态表示；步骤S3、读取融合后的多模态表示，对多模态表示中的低维表示进行非线性动力学系统重构，得到相空间轨迹；基于相空间轨迹计算持续性同调，生成持续性图；从相空间轨迹和持续性图中提取动态模式，得到模式矩阵；将相空间轨迹、持续性图和模式矩阵组合成时空特征表示；步骤S4、读取并基于融合后的多模态表示和时空特征表示，构建多层图结构，对多层图结构应用动态图谱嵌入算法，得到节点低维表示，基于节点低维表示计算局部和全局拓扑特征，构建异常检测指标；将多层图结构、节点低维表示和异常检测指标组合成图拓扑异常检测结果；步骤S5、读取图拓扑异常检测结果并构建关键参数集合和多目标优化框架，得到非支配解集，基于非支配解集构建动态参数调整策略，生成时变最优参数集；将图拓扑异常检测结果和时变最优参数集组合成优化后的异常检测结果。

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