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龙图腾网获悉四川博谱微波科技有限公司申请的专利基于人工智能的高功率脉冲源的故障检测方法和装置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：CN121540978B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610063089.9，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权基于人工智能的高功率脉冲源的故障检测方法和装置是由雷奇;侯晓鹏设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的高功率脉冲源的故障检测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于人工智能的高功率脉冲源的故障检测方法和装置，涉及故障检测技术领域。该方法包括：在云端服务器，使用多目标群智能寻优算法，构建故障检测模型，并配置模型参数自适应调整器；使用多通道同步采集系统，采集高功率脉冲源的原始监测信号，进行去噪和波形自适应对齐，得到标准监测数据，并上传至云端服务器；在云端服务器，采集运行状态数据，并使用模型参数自适应调整器，调整模型参数，得到最优的故障检测模型；将标准监测数据输入至最优的故障检测模型，进行故障检测，得到高功率脉冲源的故障检测结果。本申请解决了现有技术存在的抗干扰能力弱、无法兼顾检测精度与推理速度以及难以适应云端动态负载环境的问题。

本发明授权基于人工智能的高功率脉冲源的故障检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的高功率脉冲源的故障检测方法，其特征在于，所述方法包括： 在云端服务器，使用多目标群智能寻优算法，构建基于双流特征融合与注意力机制的故障检测模型，并配置模型参数自适应调整器，包括： 在云端服务器，基于双流特征融合与注意力机制，构建故障检测模型，并确定故障检测模型的待优化参数集合和多目标群智能寻优算法的多目标优化函数； 根据云端服务器的历史数据库中的训练样本集，基于多目标优化函数，使用多目标群智能寻优算法对待优化参数集合进行寻优，得到Pareto非支配最优解集； 根据优化目标值，将Pareto非支配最优解集中每一解对应的故障检测模型的模型参数的应用场景划分为高精度型、平衡型以及极速型； 将每一应用场景对应的故障检测模型的模型参数打包为Docker容器，将所有Docker容器部署至模型参数自适应调整器，并将模型参数自适应调整器连接至故障检测模型； 使用多通道同步采集系统，采集高功率脉冲源的原始监测信号，对原始监测信号进行去噪和波形自适应对齐，得到标准监测数据，并上传至云端服务器； 在云端服务器，采集运行状态数据，并基于运行状态数据，使用模型参数自适应调整器，调整故障检测模型的模型参数，得到最优的故障检测模型，包括： 在云端服务器，采集运行状态数据，所述运行状态数据包括云端服务器的CPU利用率和并发请求队列长度； 若CPU利用率CPU利用率阈值和或并发请求队列长度长度阈值，则从模型参数自适应调整器中调取极速型对应的模型参数，调整故障检测模型，得到最优的故障检测模型； 若CPU利用率CPU利用率阈值和并发请求队列长度长度阈值，则从模型参数自适应调整器中调取高精度型对应的模型参数，调整故障检测模型，得到最优的故障检测模型； 若不满足上述规则，则从模型参数自适应调整器中调取平衡型对应的模型参数，调整故障检测模型，得到最优的故障检测模型； 将标准监测数据输入至最优的故障检测模型，进行故障检测，得到高功率脉冲源的故障检测结果。

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