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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂相容性的预测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：CN116312833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310144546.3，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂相容性的预测方法及系统是由李紫勇;王红斌;黄青丹;宋浩永;黄慧红;王婷延;赵崇智;刘静;李东宇;魏晓东;吴培伟;韦凯晴;李助亚设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂相容性的预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂相容性的预测方法及系统，方法包括：测量电容器硅橡胶密封圈和浸渍剂相容溶液的特征变量作为构建训练样本；构建BP神经网络模型；使用遗传算法对BP神经网络模型的初始权值和阈值进行优化；在训练样本对优化后的BP神经网络模型进行迭代训练，获得训练好的相容性预测模型；利用训练好的相容性预测模型对目标电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂的相容溶液进行相容性预测，得到相容性预测值。本发明通过构建BP神经网络模型，再利用遗传算法对其进行优化以获得自适应、自学习能力强的预测模型，拟合非线性的试验数据，实现对硅橡胶密封圈和电容器浸渍剂相容性的准确预测。

本发明授权电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂相容性的预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂相容性的预测方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤： S1、测量电容器硅橡胶密封圈和浸渍剂相容溶液的特征变量作为构建训练样本；所述电容器硅橡胶密封圈和浸渍剂相容溶液的特征变量包括溶液酸值、水分含量、直流电阻率、介电损耗、相容性实验时间和击穿场强；其中，将溶液酸值、水分含量、直流电阻率、介电损耗和相容性实验时间作为优化后BP神经网络模型的输入参数，将击穿场强作为优化后BP神经网络模型的输出参数；对电容器硅橡胶密封圈和浸渍剂相容溶液的特征变量进行归一化处理，获得训练样本 S2、构建BP神经网络模型；所述BP神经网络模型包括输入层、隐含层和输出层；所述输入层的节点数N为输入参数的数目；所述输出层的节点数M为输出参数的数目；所述隐含层的节点数L根据训练样本在相容性预测模型的训练结果进行调整； S3、使用遗传算法对BP神经网络模型的初始权值和阈值进行优化，具体为： S301、种群初始化：采用输入层与隐含层连接权值、隐含层与输出层连接权值、隐含层阈值以及输出层阈值四部分作为一个个体所应具备的遗传信息对染色体进行实数编码；所述染色体的编码长度S=NL+ML+N+M+L； S302、适应度函数：将每次预测的误差绝对值之和的倒数定义为适应度函数，计算公式为： ， 其中，n为输出层的变量维数；yi表示输出层第i个节点的实际输出变量值；oi表示输出层第i个节点的预测输出变量值；k为输出层系数； S303、选择操作：采用轮盘赌法对个体进行选择操作，计算公式为： f i =k·Fi， 其中，Fi为第i个个体的适应度值，k为权重，即输出层系数； S304、交叉操作：在实数编码的背景下，采用实数交叉法对个体的染色体进行交叉操作，公式为： a kj =akj1-b+aljb， a lj =alj1-b+akjb， 其中，akj为在k号染色体位置j进行交叉操作的个体a；alj为在l号染色体位置j进行交叉操作的个体a；b为[0,1]间的随机数； S305、变异操作：从种群中随机选择个体，按一定概率变异随机得到新个体； S4、在训练样本对优化后的BP神经网络模型进行迭代训练，获得训练好的相容性预测模型； S5、利用训练好的相容性预测模型对目标电容器硅橡胶密封圈与浸渍剂的相容溶液进行相容性预测，得到相容性预测值。

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