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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于深度学习的真空击穿类型甄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：CN116776242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310569343.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于深度学习的真空击穿类型甄别方法是由李世民;徐勋晨;张潮海设计研发完成，并于2023-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的真空击穿类型甄别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及真空击穿技术，具体公开基于深度学习的真空击穿类型甄别方法，属于计算、推算或计数的技术领域。该方法测量击穿电压数据与击穿电流数据，获取击穿电压‑电流数据；获取击穿电压‑电流数据后分类标记得到真空击穿样本；将真空击穿样本划分为训练集、验证集和测试集；构建包括击穿时刻定位模块、预击穿过程提取模块和图像处理模块、基于卷积神经网络的特征提取与识别模块的真空击穿类型甄别模型；训练并测试真空击穿类型甄别模型；输入击穿电压电流数据至真空击穿类型甄别模型进行真空击穿类型甄别。本发明仅需利用击穿电压电流数据即可完成真空击穿类型甄别，实现简易准确快速甄别真空击穿类型的目的。

本发明授权基于深度学习的真空击穿类型甄别方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的真空击穿类型甄别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，对真空灭弧室进行真空击穿试验,测量击穿电压数据与击穿电流数据，通过在时间轴上拟合击穿电压数据和击穿电流数据的方式获取每一次真空击穿试验的击穿电压波形和击穿电流波形； 步骤2，按照真空击穿类型对各次真空击穿试验的击穿电压波形和击穿电流波形分类标记，获取真空击穿样本； 步骤3，将所述真空击穿样本划分为训练集、验证集和测试集； 步骤4，搭建击穿时刻定位模块、预击穿过程提取模块和图像处理模块、基于卷积神经网络的特征提取与识别模块，构建真空击穿类型甄别模型，所述击穿时刻定位模块用于遍历击穿电压波形，捕获击穿电压首次降为0的时刻作为击穿时刻，所述预击穿过程提取模块用于提取击穿时刻前30μs内的击穿电压数据和击穿电流数据，所述图像处理模块用于根据预击穿过程的提取结果获取包含不同真空击穿类型预击穿过程的击穿电压波形图和击穿电流波形图，所述基于卷积神经网络的特征提取与识别模块用于提取和识别包含不同真空击穿类型预击穿过程的击穿电压波形图和击穿电流波形图的特征；所述基于卷积神经网络的特征提取与识别模块包括：5个卷积块、5个最大池化层以及3个全连接层，不同真空击穿类型预击穿过程的击穿电压波形图和击穿电流波形图输入第1个卷积块，每个卷积块输出的图像经过一个最大池化层后尺寸缩小4倍、通道数扩大2倍，第1至第4个最大池化层输出的图像分别传输至第2至第5个卷积块，第5个最大池化层输出的图像传输至所述3个全连接层，所述3个全连接层输出的图像经修正线性单元激活，每个卷积块包含至少两个卷积层，每个卷积层的输出连接一个修正线性单元； 步骤5，通过训练集与验证集对所述真空击穿类型甄别模型进行训练，通过测试集对训练好的真空击穿类型甄别模型进行测试，并通过评估指标对测试结果进行评估； 步骤6，将实时获取的击穿电压波形和击穿电流波形输入至训练好的真空击穿类型甄别模型，获取真空击穿类型甄别结果。

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