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龙图腾网获悉南京英安特科技实业有限公司申请的专利用于分线制报警控制器的故障识别方法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：CN119691503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411752572.5，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权用于分线制报警控制器的故障识别方法是由刘爱国;赵明;杨敬元;吴永东;邹明炉设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于分线制报警控制器的故障识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了用于分线制报警控制器的故障识别方法，涉及消防安全技术领域，包括采集分线制报警控制器中各报警回路的工作电流值和工作电压值，将所述工作电流值和工作电压值转换为数字信号，得到电流数据和电压数据，采用预设阈值法判断各报警回路的工作状态；建立故障特征向量矩阵，输入预先训练的故障诊断模型中，输出故障类型判断结果；根据所述故障类型判断结果，从预先建立的故障处理数据库中调取对应的处理方案，完成故障识别。本发明实现了从故障检测、诊断到处理的全流程智能化，不仅提升分线制报警控制器的运行可靠性，还降低维护成本，对提高消防安全系统的整体性能具有重要的实践意义。

本发明授权用于分线制报警控制器的故障识别方法在权利要求书中公布了：1.用于分线制报警控制器的故障识别方法，其特征在于：包括， 采集分线制报警控制器中各报警回路的工作电流值和工作电压值，将所述工作电流值和工作电压值转换为数字信号，得到电流数据和电压数据； 基于所述电流数据和电压数据，采用预设阈值法判断各报警回路的工作状态，其中所述预设阈值包括电流上限阈值、电流下限阈值、电压上限阈值以及电压下限阈值； 根据所述工作状态，建立故障特征向量矩阵，其中所述故障特征向量矩阵包含各报警回路的电流异常标志位和电压异常标志位； 将所述故障特征向量矩阵输入预先训练的故障诊断模型中，所述故障诊断模型通过深度学习算法对故障特征向量矩阵进行分析，输出故障类型判断结果； 根据所述故障类型判断结果，从预先建立的故障处理数据库中调取对应的处理方案，完成故障识别； 所述故障特征向量矩阵的构建过程包括以下步骤： 采用N×M的二维数组结构建立故障特征向量矩阵，其中，N为报警回路总数，M为每个报警回路的特征位数量； 在故障特征向量矩阵中，每行数据对应一个报警回路的特征数据，每行数据的第一位为电流过载标志位，当报警回路处于电流过载状态时置1，否则置0；第二位为电流断路标志位，当报警回路处于电流断路状态时置1，否则置0；第三位为电压过压标志位，当报警回路处于电压过压状态时置1，否则置0；第四位为电压欠压标志位，当报警回路处于电压欠压状态时置1，否则置0； 对故障特征向量矩阵中的标志位进行统计分析，计算每个报警回路在连续采样周期内各标志位的置位频率，具体公式如下： 其中，为当前t采样点的标志位置位频率，n为采样窗口长度，为窗口内第i采样点的标志位值，为窗口内第i采样点的时间权重系数，为时间衰减因子，t为当前采样点，i为窗口内采样点； 当某个标志位的置位频率超过预设置位频率的80%时，将此标志位对应的故障类型判定为稳态故障；当某个标志位的置位频率在预设置位频率的20%到80%之间时，将此标志位对应的故障类型判定为波动故障；当某个标志位的置位频率小于预设置位频率的20%时，将此标志位对应的故障类型判定为瞬态故障； 将稳态故障、波动故障和瞬态故障的判定结果与时间戳信息存入故障记录数据库，并实时更新故障特征向量矩阵，记录更新时的时间戳信息。

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