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龙图腾网获悉昆明理工大学;中国南方电网有限责任公司超高压输电公司昆明局;云南数智科学技术信息研究院申请的专利一种换流变压器的多模态声纹故障诊断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：CN120412647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510779537.0，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种换流变压器的多模态声纹故障诊断方法是由殷群;孙豪;方娇莉;李少森;黄剑湘;赵伟杰;张建波;王成瑞;施思念设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种换流变压器的多模态声纹故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及声纹故障诊断技术领域，具体地说，涉及一种换流变压器的多模态声纹故障诊断方法。其包括多模态信号采集模块、多模态信号预处理模块、特征加权融合模块、深度特征提取模块和故障识别与分类输出模块。通过振动传感器和声纹传感器同步采集机械振动信号与声纹特征信号，经预处理后构建多模态特征向量；采用通道注意力机制实现振动与声纹特征的动态加权融合，通过全局平均池化和非线性映射生成通道权重；最后通过注意力统计池化提取具有时序分布特性的声纹嵌入向量，并采用Softmax分类器实现故障类型的精准识别。本发明通过物理信号耦合、算法特征融合和深度表征学习的协同优化，有效提升了换流变压器早期微弱故障的检测能力。

本发明授权一种换流变压器的多模态声纹故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种换流变压器的多模态声纹故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过传感器系统采集换流变压器的振动信号和声纹信号并对其进行预处理，生成多模态特征向量组合； S2、将多模态特征向量组合按通道维度拼接形成联合特征向量； S3、对联合特征向量执行全局平均池化得到通道统计向量； S4、对通道统计向量进行降维处理，再通过ReLU激活函数和非线性映射生成通道权重； S5、将通道权重与联合特征向量相乘得到加权融合特征，并生成加权融合后的多模态特征序列； S6、将多模态特征序列通过多尺度时序建模和注意力统计池化处理，生成归一化声纹嵌入向量； S7、对归一化声纹嵌入向量进行Softmax分类处理，输出换流变压器的故障诊断结果； 通过特征加权融合模块300对联合特征向量采用SE注意力机制进行通道加权融合； 通过深度特征提取模块400采用SE-Res2Block模块进行多尺度特征提取； 所述深度特征提取模块400通过注意力统计池化计算加权均值和标准差，用于突出故障敏感时段的信息。

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昆明理工大学;中国南方电网有限责任公司超高压输电公司昆明局;云南数智科学技术信息研究院，其通讯地址为：650000 云南省昆明市五华区一二一大街文昌路68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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