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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利基于贝叶斯优化阶梯网络的有载分接开关故障诊断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：CN114386465B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202210032235.3，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于贝叶斯优化阶梯网络的有载分接开关故障诊断方法是由仲林林;郑尚直;高丙团设计研发完成，并于2022-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贝叶斯优化阶梯网络的有载分接开关故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于贝叶斯优化阶梯网络的有载分接开关故障诊断方法，属于电力设备故障诊断技术领域，该方法包括采集有载分接开关振动信号、对振动信号进行降维、采用贝叶斯优化方法对阶梯网络超参数进行优化、用优化后的超参数训练阶梯网络、用训练好的阶梯网络进行故障诊断等步骤；本发明利用有标签样本进行监督学习，同时利用无标签样本进行无监督学习，提高了神经网络的泛化性能，相较于传统的监督学习方法，降低了对有标签样本的依赖，能够显著提升有载分接开关的故障诊断正确率，同时本发明对阶梯网络的编码器注入噪声幅值和每层解码器重构误差权重两类超参数进行了贝叶斯优化，进一步提升了阶梯网络的性能。

本发明授权基于贝叶斯优化阶梯网络的有载分接开关故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯优化阶梯网络的有载分接开关故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：采集有载分接开关振动信号； 步骤2：对振动信号进行降维； 步骤3：采用贝叶斯优化方法对阶梯网络超参数进行优化； 步骤4：用优化后的超参数训练阶梯网络； 步骤5：用训练好的阶梯网络进行故障诊断； 所述步骤1中有载分接开关振动信号通过在线监测装置和故障模拟实验获取，所述在线监测装置用于获取无标签样本，所述故障模拟实验用于获取有标签样本，所述故障模拟实验模拟的故障包括传动卡涩、芯子润滑不足、顶部罩松动； 所述步骤2中对振动信号进行降维的具体方法包括以下步骤： 1、提取开关芯子打响阶段的振动主波vn，n＝1,...,N； 2、对vn进行傅里叶变换得到单边频谱； 3、取单边频谱前20％的低频部分作为降维数据： 所述步骤3中阶梯网络待优化的超参数为注入编码器的噪声幅值Anoise和每层解码器重构误差权重，l＝1,2,...,L；进行贝叶斯优化时，概率代理模型是高斯过程，采集函数是EI采集函数，所述贝叶斯优化方法是在超参数空间中基于Sobol序列生成20个初始评估点，并在此基础上进行10次基于高斯过程和EI采集函数的超参数优化。

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