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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司电力科学研究院;湖北方源东力电力科学研究有限公司申请的专利基于物联网的多传感器检测方法及平台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：CN119437332B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411613651.8，技术领域涉及：G01D21/02；该发明授权基于物联网的多传感器检测方法及平台是由饶玮;杜镇安;范杨;刘云飞;李紫宇;余申;杨帆;徐梦欣;孔倩设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物联网的多传感器检测方法及平台在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种基于物联网的多传感器检测方法及平台，属于检测处理技术领域。该基于物联网的多传感器检测平台包括传感器组，通信模块组以及边缘计算设备；传感器组与边缘计算设备通过通信模块组通信连接。传感器组用于采集目标物联终端设备的第一振动数据和第一气体浓度数据并通过通信模块组上传至边缘计算设备；边缘计算设备用于接收第一振动数据和第一气体浓度数据，从第一振动数据中提取第一振动特征，并从第一气体浓度数据中提取第一气体浓度特征，将第一振动特征和第一气体浓度特征输入预先训练好的设备故障预测模型，得到目标物联终端设备的故障预测结果；根据目标物联终端设备的故障预测结果输出故障诊断报告。

本发明授权基于物联网的多传感器检测方法及平台在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的多传感器检测平台，其特征在于，包括传感器组，通信模块组以及边缘计算设备；所述传感器组与所述边缘计算设备通过所述通信模块组通信连接； 其中，所述传感器组用于采集目标物联终端设备的第一振动数据和第一气体浓度数据，并将所述第一振动数据和所述第一气体浓度数据通过所述通信模块组上传至所述边缘计算设备； 所述边缘计算设备用于接收所述第一振动数据和所述第一气体浓度数据，从所述第一振动数据中提取第一振动特征，并从所述第一气体浓度数据中提取第一气体浓度特征，将所述第一振动特征和第一气体浓度特征输入预先训练好的设备故障预测模型，得到所述目标物联终端设备的故障预测结果；根据所述目标物联终端设备的故障预测结果输出故障诊断报告； 其中，所述边缘计算设备从所述第一振动数据中提取第一振动特征，并从所述第一气体浓度数据中提取第一气体浓度特征，将所述第一振动特征和第一气体浓度特征输入预先训练好的设备故障预测模型，得到所述目标物联终端设备的故障预测结果时，具体用于： 使用低通滤波器去除所述第一振动数据中的高频噪声，并使用移动平均法对去除高频噪声的所述第一振动数据进行平滑处理，将平滑处理后的所述第一振动数据进行归一化处理； 从归一化处理后的所述第一振动数据中提取所述第一振动特征，所述第一振动特征包括第一振动数据时域特征和第一振动数据频域特征，所述第一振动数据时域特征包括均值、方差、峰值、峭度和偏斜度；所述第一振动数据频域特征包括频谱和功率谱密度； 使用高通滤波器去除所述第一气体浓度数据中的低频漂移，并使用指数平滑法对去除低频漂移的所述第一气体浓度数据进行平滑处理，对平滑处理后的所述第一气体浓度数据进行归一化处理； 从归一化处理后的所述第一气体浓度数据中提取所述第一气体浓度特征，所述第一气体浓度特征包括浓度变化率、气体浓度峰值以及气体浓度变化趋势； 将所述第一振动数据时域特征、所述第一振动数据频域特征和所述第一气体浓度特征组合成第一多模态特征向量； 将所述第一多模态特征向量输入所述设备故障预测模型，得到所述目标物联终端设备的故障预测结果。

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