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龙图腾网获悉武汉云侦科技有限公司申请的专利一种金属材料电流过载的隐患示踪系统及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：CN116844300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310547973.6，技术领域涉及：G08B17/12；该发明授权一种金属材料电流过载的隐患示踪系统及方法是由杜富豪;刘伦设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种金属材料电流过载的隐患示踪系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种金属材料电流过载的隐患示踪系统及方法，利用涂覆在金属高温部件表面的标记材料过热分解产生微颗粒和气体的特性，通过识别分析这些微颗粒和气体的情况，与标记材料的受热分解曲线进行匹配，得到金属高温设备当前安全状况的曲线预估结果；同时将采样气体数据输入训练后的BP神经网络模型中，利用BP神经网络智能分析算法预估出金属高温设备当前安全状况作为BP网络预估结果；并将曲线预估与BP神经网络预估相结合以优化金属高温设备当前安全状况，确定火灾隐患的预警级别，实现了火灾安全事故发生的分级预警，相较于传统的感烟或感温的火灾预警方式的预警时间更早，能够为运维抢险人员争取到更多的救援时间。

本发明授权一种金属材料电流过载的隐患示踪系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种金属材料电流过载的隐患示踪系统，其特征在于，包括： 材料标记模块，用于在金属高温设备的指定位置处的表面涂覆已编号的标记材料； 信息预设模块，用于通过等温梯度加热方式绘制该标记材料的受热分解曲线，并与该标记材料的编号一一对应； 空间采样模块，用于对金属高温设备所指定位置的周边空间进行气体采样，并将采样数据输入曲线预估模块和特征分析模块； 曲线预估模块，用于提取并分析所采样微颗粒和特征气体的数据，与该标记材料的受热分解曲线进行匹配，得到金属高温设备当前安全状况的曲线预估结果； 特征分析模块，用于将所采样气体的数据输入训练后的BP神经网络模型中，利用BP神经网络智能分析算法预估出金属高温设备当前安全状况作为BP网络预估结果；所述BP神经网络模型为三层BP神经网络模型，包括： 采样参数输入层，设置2n个神经元节点x11、x12、x21、x22、……、xn1和xn2，分别对应气体1浓度、气体1浓度变化率、气体2浓度、气体2浓度变化率、……、气体n-1浓度、气体n-1浓度变化率、微颗粒浓度和微颗粒浓度变化率2n个所采样气体的数据；其中，n代表自然数；所述气体1浓度变化率、气体2浓度变化率、……、气体n-1浓度变化率和微颗粒浓度变化率为每分钟的气体或微颗粒的浓度变化值； 函数迭代层，设置3个神经元节点，分别对应第一函数fu=11+eu、第二函数fu=eu-e-ueu+e-u和第三函数fu=max0,u； 预警级别输出层，设置1个神经元节点对应第四函数fx=ex-e-xex+e-x； 预估优化模块，用于按照设定的权重占比将BP网络预估结果与曲线预估结果进行加权平均，得到金属高温设备当前安全状况的最终预估结果，其中，BP网络预估结果占60%的权重，曲线预估结果占40%的权重； 预警输出模块，用于根据金属高温设备当前安全状况的最终预估结果确定火灾隐患的预警级别并输出。

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