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龙图腾网获悉南京集萃光星科技有限公司申请的专利基于多光谱分析的变压器油中气体光谱识别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：CN120948390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511489905.4，技术领域涉及：G01N21/31；该发明授权基于多光谱分析的变压器油中气体光谱识别方法是由许坤;许峯铭;于婉璐设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多光谱分析的变压器油中气体光谱识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多光谱分析的变压器油中气体光谱识别方法，涉及变压器油中气体光谱识别技术领域，包括如下步骤：对光谱图进行光谱预处理，得到光谱校准图；对光谱校准图进行特征提取；根据光谱特征学习特征峰的判断依据；提取变压器在不同工作状态下的气体组合，分析得到变压器在不同工作状态下的特征参考数据；基于特征参考数据对变压器油中气体的光谱特征进行识别分析，判断变压器的工作状态；本发明用于解决现有的变压器油中气体光谱识别技术还存在对光谱图的识别易被噪声干扰，且对于重叠的特征峰的识别不准确，导致对于光谱图中揭示的气体识别不准确的问题。

本发明授权基于多光谱分析的变压器油中气体光谱识别方法在权利要求书中公布了：1.基于多光谱分析的变压器油中气体光谱识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集变压器油中气体的光谱图，对光谱图进行光谱预处理，得到光谱校准图； 对光谱校准图进行特征提取，得到变压器油中气体的光谱特征； 根据光谱特征学习特征峰的判断依据，并根据判断依据分析变压器油中存在的气体组合； 提取变压器在不同工作状态下的气体组合，得到参考特征，同时对参考特征进行分析，分析得到变压器在不同工作状态下的特征参考数据； 基于特征参考数据对变压器油中气体的光谱特征进行识别分析，判断变压器的工作状态； 对光谱校准图进行特征提取，得到变压器油中气体的光谱特征包括如下子步骤： 对光谱校准图进行峰形特征提取，得到变压器油中气体的峰形特征； 对光谱校准图进行吸光特征提取，得到变压器油中气体的吸光特征； 对光谱校准图进行峰形特征提取，得到变压器油中气体的峰形特征包括如下子步骤： 获取样本光谱图，所述样本光谱图中由测试人员对特征峰进行了标注； 提取样本光谱图中的特征峰，命名为样本峰，所述样本峰共有两种峰形，包括凹形峰和线形峰，将包括凹形峰的样本峰划分为凹形分组，将线形峰的样本峰划分为线形分组； 获取样本峰最左侧的峰顶，命名为样本左峰，获取样本峰最右侧的峰顶，命名为样本右峰，获取处于样本左峰左侧且与样本左峰相连的呈现上升趋势的曲线，命名为左峰上升曲线，获取处于样本右峰右侧且与样本右峰相连的呈现下降趋势的曲线，命名为右峰下降曲线； 对左峰上升曲线以及右峰下降曲线进行线性回归分析，获取左峰上升曲线以及右峰下降曲线对应的线性方程的上升斜率以及下降斜率； 计算上升斜率与下降斜率的和的绝对值，将计算结果命名为斜率差值； 获取处于样本左峰和样本右峰之间的峰谷的数量，命名为峰间谷数； 将样本左峰与样本右峰的吸光度分别命名为左峰吸光度以及右峰吸光度，计算左峰吸光度与右峰吸光度的差值的绝对值，命名为峰度差值； 将上升斜率、斜率差值、峰间谷数以及峰度差值统称为峰形特征，分析凹形分组的峰形特征，命名为凹形特征，分析线形分组的峰形特征，命名为线形特征； 对光谱校准图进行吸光特征提取，得到变压器油中气体的吸光特征包括如下子步骤： 获取特征峰的吸光度，即为吸光特征； 获取样本峰的吸光特征，命名为样本吸光度，统计所有的样本吸光度； 根据光谱特征学习特征峰的判断依据，并根据判断依据分析变压器油中存在的气体组合包括如下子步骤： 构建特征学习模型，所述特征学习模型用于根据光谱特征学习特征峰的判断依据； 将光谱校准图录入特征学习模型，根据判断依据分析变压器油中存在的气体组合； 构建特征学习模型，所述特征学习模型用于根据光谱特征学习特征峰的判断依据包括如下子步骤： 构建特征学习模型，获取样本吸光度、凹形特征和线形特征； 获取样本吸光度中的最小值，命名为最小吸光度，计算最小吸光度的中值，命名为吸光阈值； 将凹形特征中的上升斜率、斜率差值、峰间谷数以及峰度差值分别命名为上升凹形斜率、斜率凹形差值、峰间凹形谷数以及峰度凹形差值，将线形特征中的上升斜率、斜率差值、峰间谷数以及峰度差值分别命名为上升线形斜率、斜率线形差值、峰间线形谷数以及峰度线形差值； 统计上升凹形斜率的范围，命名为凹形斜率范围，统计斜率凹形差值的范围，命名为凹形斜差范围，统计峰间凹形谷数的范围，命名为凹形谷数范围，统计峰度凹形差值的范围，命名为凹形峰差范围； 统计上升线形斜率的范围，命名为线形斜率范围，统计斜率线形差值的范围，命名为线形斜差范围，统计峰间线形谷数的范围，命名为线形谷数范围，统计峰度线形差值的范围，命名为线形峰差范围； 分别计算凹形斜率范围、凹形斜差范围、凹形谷数范围以及凹形峰差范围的中值，分别命名为凹形斜率中值、凹形斜差中值、凹形谷数中值以及凹形峰差中值； 分别计算线形斜率范围、线形斜差范围、线形谷数范围以及线形峰差范围的中值，分别命名为线形斜率中值、线形斜差中值、线形谷数中值以及线形峰差中值； 计算凹形斜率中值与线形斜率中值的中值，命名为斜率区分阈值，计算凹形斜差中值与线形斜差中值的中值，命名为斜差区分阈值，计算凹形谷数中值与线形谷数中值的中值，命名为谷数区分阈值，计算凹形峰差中值与线形峰差中值的中值，命名为峰差区分阈值； 所述吸光阈值、斜率区分阈值、斜差区分阈值、谷数区分阈值以及峰差区分阈值即为判断依据； 将光谱校准图录入特征学习模型，根据判断依据分析变压器油中存在的气体组合包括如下子步骤： 将光谱校准图录入特征学习模型，按照从左到右的顺序对光谱校准图中的峰进行编号，通过符号Fn表示，其中，n为正整数且n为F的序号； 以n=1开始，判断Fn的吸光度是否大于吸光阈值，若是，则输出吸光合格信号，否则输出吸光不合格信号，若输出吸光不合格信号，则将Fn从光谱校准图中剔除并将n+1并重新判断； 若输出吸光合格信号，则将Fn作为样本左峰，Fn+1作为样本右峰，分析Fn与Fn+1的上升斜率、斜率差值、峰间谷数以及峰度差值，分别标记为H1n、H2n、H3n以及H4n； 判断H1n是否大于等于斜率区分阈值，若是，则输出线形有效斜率信号，否则输出凹形有效斜率信号，判断H2n是否大于等于斜差区分阈值，若是，则输出线形有效斜差信号，否则输出凹形有效斜差信号，判断H3n是否大于等于谷数区分阈值，若是，则输出线形有效谷数信号，否则输出凹形有效谷数信号，判断H4n是否大于等于峰差区分阈值，若是，则输出线形有效峰差信号，否则输出凹形有效峰差信号； 若同时输出线形有效斜率信号、线形有效斜差信号、线形有效谷数信号以及线形有效峰差信号中的任意两个，则将Fn标记为线峰，对n的每个取值进行分析，找出所有的线峰，将线峰从校准光谱图中剔除并复制到空白的光谱图中，将原有的校准光谱图命名为凹形光谱图，将复制后的光谱图命名为线形光谱图； 对凹形光谱图中的峰对应的H1n、H2n、H3n以及H4n进行分析，若同时输出凹形有效斜率信号、凹形有效斜差信号、凹形有效谷数信号以及凹形有效峰差信号，则将对应的峰标记为气体有效峰； 通过气体吸收峰对照模型对线形光谱图和气体有效峰进行分析，得到变压器油中存在的气体组合； 提取变压器在不同工作状态下的气体组合，得到参考特征，同时对参考特征进行分析，分析得到变压器在不同工作状态下的特征参考数据包括如下子步骤： 提取变压器在不同工作状态下的气体组合，得到参考特征； 对工作状态进行编号，通过符号Ri表示，其中，i为正整数且i为R的序号； 将属于Ri的参考特征标记为Ci，j，其中，j为正整数且i，j为C的序号，Ci，j代表Ri中的第j条参考特征； 分析i相同时的所有Ci，j的交集，命名为特征参考数据，分析每个Ri的特征参考数据； 基于特征参考数据对变压器油中气体的光谱特征进行识别分析，判断变压器的工作状态包括如下子步骤： 将识别得到的气体组合命名为待分析气体组； 若特征参考数据中的所有气体均存在于待分析气体组，则将特征参考数据命名为待验证参考数据； 获取待验证参考数据中气体的数量，命名为可参考数据量，获取可参考数据量中的最大值，命名为最大数据量，将最大数据量对应的待验证参考数据所属的工作状态标记为实时状态，所述变压器当前的工作状态即为实时状态。

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