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龙图腾网获悉南京顺斯谷德科技有限公司申请的专利基于AI算法的智能消防设施自检与故障预警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：CN120268014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510765239.6，技术领域涉及：A62C37/00；该发明授权基于AI算法的智能消防设施自检与故障预警系统是由陈义军;朱英锁设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI算法的智能消防设施自检与故障预警系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于AI算法的智能消防设施自检与故障预警系统，包括感知层用于集成多源异构传感单元；边缘层用于部署智能预处理节点；传输层用于构建安全可靠传输通道；平台层用于建立智能分析中枢；应用层用于提供智能决策服务；五层架构协同工作。本发明过感知层的多物理场协同感知框架实现了对消防设施的全维度监测，显著提升了故障检测能力。感知层集成的多源异构传感单元能够同时捕获声学、振动、热场等多种物理量信息，并通过跨域特征互补增强机制将不同物理场的信息进行互补增强，获取更全面的设备状态特征。特别是传感器自适应激励技术根据环境干扰程度动态调整传感器激励能量，确保在不同工况下都能获取高质量信号。

本发明授权基于AI算法的智能消防设施自检与故障预警系统在权利要求书中公布了：1.基于AI算法的智能消防设施自检与故障预警系统，其特征在于，包括感知层、边缘层、传输层、平台层和应用层； 感知层用于集成多源异构传感单元，包括常规参数监测单元、声纹特征采集单元、三维振动分析单元、动态红外热成像阵列、气相色谱分析单元及高频电气特性采集单元； 边缘层用于部署智能预处理节点，包含自适应噪声抑制模块、特征空间重构模块、设备级微型诊断模型集及应急推理引擎； 传输层用于构建安全可靠传输通道，集成协议自适应转换器、多径冗余传输控制器、量子密钥加密模块及网络拓扑自优化单元； 平台层用于建立智能分析中枢，包含时空数据湖、混合增强智能引擎、设备知识图谱联邦、分布式数字孪生体及跨域迁移学习框架； 应用层用于提供智能决策服务，集成设备健康度预测模型、故障因果链分析系统、维护策略生成器、应急预案推演平台及法规动态适配模块； 五层架构协同工作； 感知层包含： a声纹特征采集单元采用麦克风阵列与超声传感器融合架构，实现10Hz-80kHz宽频段声学特征提取； 所述声纹特征采集单元使用多尺度Hilbert-Huang变换算法提取非平稳声学特征，通过以下公式计算能量时频分布： 其中，ait：第i个固有模态函数的瞬时幅值，表示第i个固有模态在t时刻的能量大小； fit：第i个固有模态函数的瞬时频率，反映第i个固有模态在t时刻的主要频率成分； Hilbert变换得到的解析信号的复指数形式，表示信号的相位信息； ψ·:小波基函数，负责频率局部化，使得分解具有更好的时频分辨率； Bit：自适应带宽参数，根据信号的局部特征动态调整分析窗口的尺度； n：固有模态函数的总数，即经验模态分解过程中分解出的信号分量数量； b三维振动分析单元集成三轴MEMS加速度计与激光测振仪，构建设备机械状态的时频空域特征矩阵，通过张量分解方法实现多源振动信号的解耦： 其中，三阶振动张量，表示振动信号的时频-空域特征矩阵； NC：张量分解的秩，表示信号的主要成分数量； ρr：第r个成分的权重，衡量第r个成分对整体振动信号的贡献程度； vr：空间模态向量，描述不同位置的振动模式； br：频率模态向量，表示振动信号在不同频率上的分布； cr：时间模态向量，反映振动信号随时间的变化趋势； ο：表示外积，用于构造张量； ε：残差项，表示模型未能解释的噪声或误差； c动态红外热成像阵列采用可编程扫描策略，实现部件温度场的亚像素级位移补偿监测，热图像序列的运动补偿通过残差注意力深度学习模型实现； 感知层还包含： d多物理场协同感知框架，根据环境干扰程度动态调整传感器激励能量： 其中，Ebase：基础激励能量，在无干扰情况下的初始能量； α：调制深度，控制激励能量的变化幅度，取值范围0.1-0.6； fm：调制频率，决定能量调制的周期； SNRt：当前信噪比，表示环境噪声对信号的影响程度； SNRtarget：目标信噪比，用于引导能量调节，以维持较好的信号质量； σ：调节参数，控制信噪比偏离目标值时的衰减速率； e跨域特征互补增强机制，实现多物理场信息的互补增强： 其中， 第i个物理场的原始特征数据； Wij：物理场间的互补权重，衡量第i个物理场对第j个物理场的贡献程度； Tij:特征变换函数，用于调整不同物理场的数据； f气相特征自校正检测技术，采用动态基线校正与峰识别算法，实现ppb级气体浓度变化检测。

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