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龙图腾网获悉中新燃新能源集团有限公司申请的专利基于振动与噪声融合分析的燃烧状态监测方法及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：CN121026315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511535021.8，技术领域涉及：G01H17/00；该发明授权基于振动与噪声融合分析的燃烧状态监测方法及系统是由吕蔺强;唐増弟设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于振动与噪声融合分析的燃烧状态监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及燃烧设备状态监测技术领域，具体地说，本发明涉及基于振动与噪声融合分析的燃烧状态监测方法及系统，方法通过振动传感器与宽频噪声传感器实时采集燃烧信号，经降噪滤波提取特征频段，采用FPGA硬件级时钟同步实现双模态信号时间对齐，构建振动‑噪声联合特征矩阵并多维耦合，通过混合深度学习模型生成燃烧状态特征向量，依托双模态置信度加权决策判定燃烧状态，中断时生成联动控制指令，系统含信号采集同步单元、特征融合与建模单元、状态决策与指令生成单元以及安全联动执行单元，执行方法并激活备用安全系统，解决双模态数据不同步、监测精度不足问题，提升燃烧状态监测准确性与安全响应效率。

本发明授权基于振动与噪声融合分析的燃烧状态监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于振动与噪声融合分析的燃烧状态监测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、通过振动传感器与宽频噪声传感器实时采集燃烧器燃烧过程的振动频率信号及噪声频谱信号，并对振动频率信号及噪声频谱信号进行降噪滤波处理，提取振动特征频段及噪声特征频段，并通过时间戳实现双模态信号同步对齐； S2、构建振动-噪声联合特征矩阵，将振动特征频段的主频幅值变化率和频谱熵值与噪声特征频段的声压级突变阈值及频带能量分布比进行多维耦合，通过深度学习模型训练生成燃烧状态特征向量，并建立振动频率衰减梯度与噪声高频成分衰减速率的关联函数，当两者同步下降且梯度超过设定阈值时触发异常判定； S3、基于燃烧状态特征向量实时匹配燃烧状态数据库，通过预设的双模态置信度加权决策机制输出燃烧状态级，当振动主频幅值呈现持续性下降且噪声高频段能量占比发生同步降低时，判定为燃烧中断，并生成联动控制指令； S4、在判定燃烧中断后，向燃料泵发送停泵信号并关闭供油电磁阀，同时激活备用安全系统。

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