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龙图腾网获悉嘉兴恒创电力设计研究院有限公司申请的专利一种基于特征分析的变压器故障声纹检测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：CN120727037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511140582.8，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种基于特征分析的变压器故障声纹检测方法是由徐伟明;金显;黄竹青;李斌;陈兵强;王霈霈;姜琪健;张泽宇;章思亮;陈一平;裘龚铭;王晓莹;杨赞;苏渝萍设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征分析的变压器故障声纹检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征分析的变压器故障声纹检测方法，涉及变压器故障检测技术领域。本发明采用分数阶反向散布熵对变压器的声纹信号进行特征提取，无需对数据进行分解或变换，直接度量数据的复杂度，从而克服传统时、频域的特征提取方法往往不能有效提取隐藏的故障特征的缺点，并可以度量分数阶声纹信号时间序列的动态变化，可以从变压器的声纹信号中提取更加全面的故障特征，基于此进行故障检测，提高了故障识别率。

本发明授权一种基于特征分析的变压器故障声纹检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征分析的变压器故障声纹检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测变压器的声纹信号时间序列； 根据正态分布函数对声纹信号时间序列进行归一化；将归一化后的声纹信号时间序列映射到有限个整数类别，得到映射时间序列； 将映射时间序列进行相空间重构，确定重构后的各嵌入向量；将各嵌入向量映射到散布模式中，确定每种散布模式的概率； 根据每种散布模式的概率，确定声纹信号时间序列的分数阶反向散布熵； 通过有理Elman神经网络根据声纹信号时间序列的分数阶反向散布熵提取待检测变压器的故障特征，并根据故障特征确定待检测变压器的故障类型；所述有理Elman神经网络通过将Elman神经网络中的激活函数均替换为有理激活函数得到； 训练所述有理Elman神经网络，具体包括： 获取变压器的历史声纹信号作为样本数据，并标注各样本数据对应的真实故障类型； 提取样本数据的分数阶反向散布熵，并将样本数据的分数阶反向散布熵输入有理Elman神经网络中，得到预测故障类型； 以最小化真实故障类型和预测故障类型之间的偏差为优化目标对有理Elman神经网络进行多轮训练；并在训练中，通过霍尔顿序列产生拟随机数生成有理Elman神经网络参数的初始种群，通过红嘴蓝鹊优化算法对超参数进行寻优；所述红嘴蓝鹊优化算法中各优化阶段的随机函数替换为索波尔序列。

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