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龙图腾网获悉广州赛力迪科技有限公司申请的专利一种在线电缆故障测试信号分离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：CN118378181B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202410336190.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种在线电缆故障测试信号分离方法及系统是由薛瑞民;张学诚;张恩泉;梅建军;裴世雄;鞠杰设计研发完成，并于2024-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种在线电缆故障测试信号分离方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及信号分离技术领域，具体为一种在线电缆故障测试信号分离方法及系统，基于原始电缆故障测试信号，采用快速傅里叶变换算法，将时间序列信号转换到频率域，通过并行计算技术把信号按照频率范围进行分割，并通过频谱分析，生成分割后的信号块。本发明通过综合应用快速傅里叶变换、主成分分析、支持向量机分类、固定阈值判定、动态时间扭曲、长短期记忆网络模型以及经验模态分解技术，提高了电缆故障测试信号分离的准确性、效率和实时性。利用并行计算技术缩短了信号处理时间，更有效的处理大规模数据集，同时满足了实时或近实时的数据处理需求。

本发明授权一种在线电缆故障测试信号分离方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种在线电缆故障测试信号分离方法，其特征在于，包括以下步骤； 基于原始电缆故障测试信号，采用快速傅里叶变换算法，将时间序列信号转换到频率域，通过并行计算技术把信号按照频率范围进行分割，并通过频谱分析，生成分割后的信号块； 基于所述分割后的信号块，采用主成分分析方法，对多个信号块进行特征提取和降维处理，统计信号关键频率成分、能量分布和幅度特征向量，生成信号特征集； 基于所述信号特征集，采用支持向量机分类模型，对信号特征进行学习和训练，通过构建超平面对故障信号进行模式识别，根据训练结果进行故障信号的检测与分类，生成故障类型分类结果； 基于所述故障类型分类结果，采用固定阈值判定法，对信号进行二次分割，并根据预设的阈值，进行信号的故障部分和非故障部分分离，生成分离后的信号； 基于所述分离后的信号，采用动态时间扭曲方法，进行时间序列分析，通过测量并调整时间序列间的相似度，匹配信号与预先定义的信号模式库，生成匹配及相似度分析结果； 基于所述匹配及相似度分析结果，采用长短期记忆网络模型，通过分析信号的时序特性和模式变化，进行实时异常信号的识别和行为预测，并通过对比历史数据和实时数据，生成异常信号识别结果； 基于所述异常信号识别结果，应用经验模态分解方法，将信号分解为本征模函数，根据信号的基本组成部分和变化特征，进行优化处理和噪声抑制，生成优化后的信号特征。

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