一种基于深度学习的行波信号特征提取与故障识别方法和系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202511012968.0

申请日：

2025-07-23

公开(公告)号：

CN120892909A

公开(公告)日：

2025-11-04

发明(设计)人：

刘巡刘效勇刘圣炜田兴华张俊刚左大伟冯刚张伟张鹏王栋业姚宏蕾

申请人：

国网山东省电力公司寿光市供电公司

申请人地址：

262750 山东省潍坊市寿光市渤海路东庆寿街北

IPC主分类号：

G06F18/2413

IPC分类号：

G06F18/15 G06F18/213 G06F18/25

代理机构：

济南泉城专利商标事务所 37218

代理人：

张秀福

法律状态：

公开

国省代码：

山东省潍坊市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-11-04	公开	公开
2025-11-21	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06F 18/2413申请日:20250723

共 50 条

[1]

基于深度学习的信号特征提取方法 [P].

陆慧娟 ;

滕皓 ;

严珂 ;

叶敏超 ;

朱文杰 .

中国专利 :CN111652177A ,2020-09-11

[2]

基于深度学习和跨步长特征提取的尖峰识别方法 [P].

汪曼青 ;

张良钰 ;

余海翔 ;

李小鱼 ;

唐田 ;

蒋超 ;

林历祺 ;

郜东瑞 .

中国专利 :CN115146765A ,2022-10-04

[3]

基于深度学习的RFID标签特征提取与识别方法及系统 [P].

陈振东 ;

潘英豪 .

中国专利 :CN119577418A ,2025-03-07

[4]

基于深度层次特征提取的风机叶片故障识别方法 [P].

曹晖 ;

刘尚 ;

于雅洁 ;

张盼盼 ;

张彦斌 .

中国专利 :CN107154037A ,2017-09-12

[5]

基于深度学习的RFID标签特征提取与识别方法及系统 [P].

陈振东 ;

潘英豪 .

中国专利 :CN119577418B ,2025-09-05

[6]

一种基于深度学习的微表情特征提取与识别方法 [P].

王越 ;

王峰 .

中国专利 :CN114220154B ,2025-02-11

[7]

一种基于深度学习的微表情特征提取与识别方法 [P].

王越 ;

王峰 .

中国专利 :CN114220154A ,2022-03-22

[8]

一种基于深度学习的失眠特征提取识别方法及系统 [P].

谭赛 ;

黄世敬 ;

方继良 ;

吴巍 .

中国专利 :CN120899175A ,2025-11-07

[9]

一种基于深度学习的流量识别与特征提取方法 [P].

刘畅 .

中国专利 :CN111860628A ,2020-10-30

[10]

基于微弱行波信号特征提取的故障检测方法和装置 [P].

邝野 ;

吴雨沼 ;

李肖博 ;

陈军健 ;

陈波 ;

谢心昊 ;

蔡田田 .

中国专利 :CN117723894B ,2024-05-07

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