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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种变压器故障实时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：CN120183433B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510645426.0，技术领域涉及：G10L25/24；该发明授权一种变压器故障实时诊断方法是由姚智杰;田晓蕊;薛荣福设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变压器故障实时诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种变压器故障实时诊断方法，该方法使用基于小波去噪和二次互相关的延迟估计法消除各路声信号间的时间差，从而实现各路声音信号的时间同步，提高了声纹特征提取的准确度，同时能有效抑制环境噪声。该方法在预加重、时间同步、MFCC特征提取以及量子编码阶段均对各路声音信号独立处理，保留了各路声音信号的特异性故障信息，提高了量子特征增强的灵活性。该方法在MFCC特征提取的基础上进一步使用量子特征编码技术，通过将每个通道的MFCC特征映射至量子态并进行参数化纠缠变换，有效增强故障特征的表达能力，降低了MFCC特征的噪声敏感性，充分挖掘通道内特征以及通道间特征的非线性关联，能够提高故障诊断结果的准确率。

本发明授权一种变压器故障实时诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种变压器故障实时诊断方法，其特征在于，包括： 步骤S1，采用若干个麦克风传感器对变压器进行实时多通道声纹采集，对麦克风传感器采集到的各路声音信号进行预加重处理，得到预加重处理后的声音信号； 步骤S2、将预加重处理后的声音信号中的第一路声音信号作为参考信号，使用基于小波去噪和二次互相关的延迟估计法分别估计出除第一路声音信号以外的各路声音信号与第一路声音信号间的时间延迟估计值，基于时间延迟估计值得到同步后的各路声音信号； 步骤S3，对同步后的各路声音信号分别进行MFCC特征提取，得到MFCC特征矩阵，MFCC特征矩阵的每一行分别存放一路声音信号各个维度的MFCC特征； 步骤S4，分别对MFCC特征矩阵中每一路声音信号各个维度的MFCC特征独立进行归一化，对归一化后的每路声音信号每个维度的MFCC特征进行初始化，并映射到量子态，为每路声音信号每个维度的MFCC特征分配若干个量子比特，构建跨层量子纠缠电路，再将各量子比特输入至跨层量子纠缠电路，得到最终的量子态，计算最终的量子态中每个量子比特的Pauli-Z算符期望值，进而得到经过量子特征增强后的特征； 步骤S5，将经过量子特征增强后的特征输入CNN-LSTM混合网络，并进行训练，利用训练后的CNN-LSTM混合网络对变压器进行故障诊断。

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