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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司申请的专利一种断路器机械状态监测数据清洗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：CN119598097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202411477132.3，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种断路器机械状态监测数据清洗方法是由王德全;朱超;吴绍武;刘成;姚甜;吴立峰;张鑫源设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种断路器机械状态监测数据清洗方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种断路器机械状态监测数据清洗方法，涉及数据清洗技术领域。一种断路器机械状态监测数据清洗方法，包括以下步骤：步骤一：利用EMD算法建立数据清洗模型；步骤二：获取实时监测数据并处理；步骤三：对所有监测数据逐一进行分解；步骤四：保对所有监测数据分解结果进行聚类；步骤五：将数据集之外的噪声点数据去除。本发明解决了现有技术获取的监测数据中容易存在噪声和缺失，导致对断路器的故障诊断不准确的问题，本发明使得清洗后的数据更加干净整洁，更好地提取实时监测的断路器状态数据的特征，有效提高数据质量，确保数据清洗后所保留的数据更好地反映了断路器的运行状态，提高了断路器故障诊断的准确性。

本发明授权一种断路器机械状态监测数据清洗方法在权利要求书中公布了：1.一种断路器机械状态监测数据清洗方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：获取历史断路器机械状态监测数据，根据获取的历史断路器机械状态监测数据，利用EMD算法建立数据清洗模型； 步骤二：获取断路器机械状态实时监测数据，并对获取的监测数据进行处理，处理完成后对监测数据进行储存，形成监测数据列； 步骤三：将监测数据列输入数据清洗模型，利用数据清洗模型对所有监测数据逐一进行分解； 步骤四：保存所有监测数据分解结果，并对所有监测数据分解结果进行聚类，得到多个聚类后的数据集； 步骤五：将多个聚类后的数据集之外的噪声点数据去除，得到清洗后的断路器机械状态监测数据； 所述获取断路器机械状态实时监测数据，并对获取的监测数据进行处理，还包括：提取完成数据中通讯干扰、白噪声干扰和随机性脉冲干扰取出后的数据信息； 调取所述完成数据中通讯干扰、白噪声干扰和随机性脉冲干扰去除后的所述断路器机械状态多维特征数据、传动机构数据和储能机构数据中对应的信噪比参数； 利用所述断路器机械状态多维特征数据、传动机构数据和储能机构数据中对应的信噪比参数获取信噪比评价系数；其中，所述信噪比评价系数通过如下公式获取： ； 其中，S表示信噪比评价系数；n表示完成数据中通讯干扰、白噪声干扰和随机性脉冲干扰去除后的所述断路器机械状态多维特征数据、传动机构数据和储能机构数据中所包含的数据个数；Shi表示第i个数据完成去噪处理后的信噪比；Sxi表示第i个数据完成去噪处理前的信噪比；Sxb表示所述断路器机械状态多维特征数据、传动机构数据和储能机构数据在去噪处理之前的n个数据对应的信噪比标准差；Shb表示所述断路器机械状态多维特征数据、传动机构数据和储能机构数据在去噪处理之后的n个数据对应的信噪比标准差； Shmax和Shmin表示所述断路器机械状态多维特征数据、传动机构数据和储能机构数据在去噪处理之后的n个数据对应的信噪比最大值和信噪比最小值；Sxmax 和Sxmin表示所述断路器机械状态多维特征数据、传动机构数据和储能机构数据在去噪处理之前的n个数据对应的信噪比最大值和信噪比最小值；将所述信噪比评价系数与预设的评价系数阈值进行比较； 当所述信噪比评价系数低于预设的评价系数阈值时，则对所述所述完成数据中通讯干扰、白噪声干扰和随机性脉冲干扰去除后的所述断路器机械状态多维特征数据、传动机构数据和储能机构数据进行去噪处理直至去噪处理后的所述断路器机械状态多维特征数据、传动机构数据和储能机构数据对应的信噪比评价系数超过预设的评价系数阈值； 当所述信噪比评价系数不低于预设的评价系数阈值时，则进行数据失真度判定，并在数据失真度过大导致数据质量低于预设的数据质量要求的情况下进行数据质量异常报警。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司，其通讯地址为：223001 江苏省淮安市清江浦区淮海南路134号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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