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龙图腾网获悉南京绿电智能科技有限公司申请的专利一种基于多信息融合的柱上断路器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：CN121389025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511937757.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于多信息融合的柱上断路器故障诊断方法是由廖龙;柳振舟;杜杰;海良设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多信息融合的柱上断路器故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及故障诊断技术领域，具体为一种基于多信息融合的柱上断路器故障诊断方法，本发明首先获取三相电流、线圈电流等电量模态数据及机构振动、声纹等机械量模态数据，构建时频域对齐特征张量；随后通过图时空注意力融合模型，深度挖掘异构数据间的物理结构关联与时序演化规律，生成动态时空特征矩阵；接着采用特征级－决策级混合架构，分别构建表征操动机构传动链状态的机械证据体与表征真空灭弧室工况的电气证据体；应用改进的D‑S证据理论进行融合，当检测到高冲突证据时，自动触发自适应仲裁机制，通过动态衰减冲突权重或分配至不确定项，有效避免了误判，实现了机电状态的高鲁棒性协同诊断。

本发明授权一种基于多信息融合的柱上断路器故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多信息融合的柱上断路器故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 获取柱上断路器的电量模态数据、机械量模态数据和环境模态数据在内的多模态数据，其中，对所述机械量模态数据中的真空灭弧室声纹信号进行梅尔频谱倒谱系数提取，并与正常分闸声纹MFCC序列进行动态时间规整对齐；以分合闸操作事件时间戳为基准，根据分合闸操作的典型周期和Nyquist采样定理，将所有特征数据统一重采样至1ms时间步长，对所述多模态数据进行模态转换与时间对齐，构建时频域对齐特征张量； 将所述时频域对齐特征张量输入至图时空注意力融合模型；所述图时空注意力融合模型的构建包括：构建柱上断路器物理结构拓扑图，其中节点对应关键机械部件与电气测点，边表征传动关系与电气耦合；在空间域采用图神经网络对特征张量进行节点间信息聚合得到空间聚合特征，注意力系数由节点特征相似性与结构先验共同决定；在时间域采用门控循环单元对各节点的时间序列建模，捕捉分合闸操作过程中的动态演化规律得到时间记忆特征；引入时空注意力门控模块，对空间聚合特征与时间记忆特征进行加权融合，输出动态时空特征矩阵；所述模型通过图神经网络在空间域上融合所述特征张量内部的物理结构相关性，并通过门控循环单元在时间域上学习在分合闸操作序列中的时序演化模式，生成动态时空特征矩阵； 采用特征级－决策级混合模型处理所述多模态数据，在特征级，基于所述动态时空特征矩阵生成表征机械传动链状态的机械证据体；在决策级，基于电气指标生成表征电气工况的电气证据体；在确定机械证据体与电气证据体的先验可信度时，构建基于环境应力响应曲面的传感器置信度动态衰减模型，实现对极端工况下证据权重的非线性精确补偿；应用改进的D-S证据理论对机械证据体与电气证据体进行融合，综合计算得到的原始证据冲突系数以及确定的先验可信度，共同决定机械证据体与电气证据体各自在融合过程中的动态修正权重；实时计算证据冲突系数；并基于融合后的证据置信度分配结果，输出诊断决策。

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