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龙图腾网恭喜国网湖北省电力有限公司经济技术研究院申请的专利基于多源信息融合的输电杆塔健康状态评估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：CN119202882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202411084650.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于多源信息融合的输电杆塔健康状态评估方法及系统是由李智威;王巍;张赵阳;陈理;张洪;白尧;吴松;邵芳;张亮;周蠡;蔡杰;熊川羽;马莉;陈然;周英博;刘洋;王亚捷;许汉平;柯方超;孙利平;廖晓红;舒思睿;张东寅;胡婷;高晓晶;张家豪;荆琳设计研发完成，并于2024-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源信息融合的输电杆塔健康状态评估方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于多源信息融合的输电杆塔健康状态评估方法及系统，方法首先采集评估所需的数据信号，进行特征提取，获取时频特征参数，并划分健康状态类别，接着建立基于精准类别关联算法的故障检测模型，以时频特征参数为输入，计算不同类别的状态关联度作为诊断依据，接着基于诊断依据，计算不同数据信号作为诊断依据时的各种健康状态诊断率，将其作为基本概率分配值，构建证据表并进行数据融合，获得最终的诊断结果，完成对输电杆塔健康状态的评估；本发明基于多源信息融合，通过多种影响维度综合完成对输电杆塔的健康状态评估，有效解决了单一信息源或单一决策模型的故障诊断准确率较低的缺陷，使得本发明具有较高的准确率与可信度。

本发明授权基于多源信息融合的输电杆塔健康状态评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源信息融合的输电杆塔健康状态评估方法，其特征在于，包括：S1、采集输电杆塔评估所需的数据信号；所述数据信号包括拉力信号、扭矩信号、应变信号与角度信号；S2、对数据信号进行特征提取，获取数据信号的时频特征参数，并将输电杆塔的健康状态划分为不同类别；S3、建立基于精准类别关联算法的故障检测模型，以时频特征参数作为故障检测模型的输入，计算不同类别的状态关联度，并以状态关联度最大的类别作为诊断依据；S4、基于诊断依据，计算获得输电杆塔的不同数据信号作为诊断依据时的各种健康状态诊断率；S5、将各种健康状态诊断率作为基本概率分配值，构建证据表，然后进行数据融合，获得最终的诊断结果，完成对输电杆塔健康状态的评估；所述步骤S3，具体包括：S31、确认时频特征参数的特征维度、健康状态的不同类别与K值；所述健康状态的不同类别包括四种健康状态，即一级、二级、三级、四级；所述K值为近邻样本的数量；S32、基于最近邻算法计算在五折交叉验证条件下，K值分别为3、5、7时，K值的平均准确率之和，将计算结果记为Pt；S33、将第i个特征维度进行排除，然后重复步骤S32，并将计算结果记为Pi；S34、计算不同特征维度的状态区分能力，其表达式如下：CDAi＝1-Pi-Pt；其中：CDAi为第i个特征维度的状态区分能力；S35、对i个特征维度进行归一化处理，获得相应的权值Wi，其表达式如下： S36、基于权值与不同特征维度的状态区分能力，计算欧式距离，优化故障检测模型，其表达式如下： 其中：DX1，X2为基于特征状态区分能力的欧氏距离，x1i为目标点在第i维的位置，x2i为训练样本点在第i维的位置；S37、计算近邻样本点中第j类点的占比、目标点与第j类近邻样本点的平均欧氏距离，其表达式如下： 其中：M1j为近邻样本点中第j类点的占比，K为近邻样本的数量，Nj为K个近邻样本中属于第j类状态的样本的数量； 其中：M2j为目标点与第j类近邻样本点的平均欧氏距离，ΣDX,Xj为第j类状态中的样本到实验样本的距离之和，X为目标点的位置，Xj为第j类近邻样本点的位置；S38、计算不同类别的状态关联度，并选择状态关联度最大的类别作为诊断依据，其表达式如下： 其中：CCDj为第j类别的状态关联度。

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