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龙图腾网获悉上海锐开电气设备有限公司申请的专利一种变压器油溶解气体检测系统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：CN119738498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202411938093.2，技术领域涉及：G01N30/02；该发明授权一种变压器油溶解气体检测系统是由王辅设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变压器油溶解气体检测系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种变压器油溶解气体多传感器检测系统。首先对变压器油进行脱气处理，利用载气将脱出的气体吹入色谱柱以分离各个组分，将分离后的气体先后送入光谱检测仪器和色谱检测仪器得到独立的谱图数据，最后通过高斯融合算法或神经网络算法推导计算，对两者的数据进行对比融合，得到最终的溶解气体浓度数据。本发明通过将色谱和光谱技术联合使用，弥补了各自检测技术的缺点，并且将两者的数据进行融合计算，提高了最终结果的可靠性和准确性。

本发明授权一种变压器油溶解气体检测系统在权利要求书中公布了：1.一种变压器油溶解气体检测系统，其特征在于，包括脱气单元、色谱柱、光谱检测器、色谱检测器和数据融合处理单元，所述脱气单元对变压器油进行脱气处理，经载气吹扫样品气体通过色谱柱进行气体组分的分离，经分离后的气体进入光谱检测器和色谱检测器对各气体组分进行定性和定量分析，生成相应的色谱数据和光谱数据，所述数据融合处理单元基于高斯融合处理算法和神经网络融合模型对多传感器数据进行融合处理，获取气体检测的融合处理数据；所述高斯融合处理算法包括以下步骤： S101，高斯分布拟合，对色谱数据和光谱数据的数据峰进行高斯分布拟合，获得高斯分布拟合参数，包括数据峰值的均值、标准差、以及高斯分布的振幅； S102，高斯混合模型构建，将拟合到的高斯分布参数作为初始参数构建高斯混合模型； S103，模型拟合，使用数据拟合算法对高斯混合模型进行优化，以获得最优的混合模型参数； S104，峰融合，通过合并得到的高斯混合模型，得到每种气体的峰融合参数，所述峰融合参数包括峰的均值、标准差和高斯分布的振幅； S105，结果验证，验证融合后的结果是否能准确描述实际的气体成分峰； 在高斯融合处理算法过程中，无法对谱图使用高斯正态分布特征进行拟合时，则选择神经网络融合模型对多传感器数据进行融合处理； 所述神经网络融合模型分别对光谱数据和色谱数据进行特征提取和学习，在神经网络的输入层和隐藏层对不同传感器的谱图数据独立进行特征提取，在神经网络的中间层对提取的特征进行融合并处理数据，最后在输出层汇总数据，输出每个气体组分的浓度信息； 所述神经网络融合模型包括： 输入层，所述输入层接收预处理后的光谱法和色谱法数据，使用不同的1D卷积核分别对谱图数据进行卷积计算，提取峰的特征值； 隐藏层，用以学习不同气体组分之间的关系，提取组分的数据特征； 特征融合，将不同模式的特征数据进行整合，使得不同传感器采集得到的数据在同一维度下进行计算； 全连接层，用以对融合后的数据特征进行处理和压缩； 输出层，根据不同的任务类型输出分类结果，任务类型包括故障类型和预测气体浓度。

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