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龙图腾网恭喜华能陕西子长发电有限公司;天津上雍机电科技有限公司申请的专利一种基于图像识别的风力发电机机舱火灾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：CN119532134B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510104780.2，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权一种基于图像识别的风力发电机机舱火灾预警系统是由吴永华;孙艳庆;文乐;刘尧;李美霞;刘军;常锋设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的风力发电机机舱火灾预警系统在说明书摘要公布了：本申请涉及风力发电机技术领域，特别是涉及一种基于图像识别的风力发电机机舱火灾预警系统。包括：中控单元，用于建立烟雾图像模型；监测单元，用于设定多个监测子区域，监测子区域内设置有监测子模块；监测单元用于采集各个监测子区域内的监测数据，监测数据包括设备图像数据和环境图像数据；烟雾单元，用于判断机舱内部是否存在烟雾；根据风力发电机机舱内部的设备参数建立多个监测子区域，通过实时监测机舱内部是否存在烟雾，当不存在烟雾时，根据各个监测子区域内的设备状态模型，及时发现潜在的火灾风险源，并进行预警检修。当机舱内存在烟雾时，预测烟雾可能蔓延的区域和速度，从而为消防决策提供数据支撑，降低火灾造成的成本损失。

本发明授权一种基于图像识别的风力发电机机舱火灾预警系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的风力发电机机舱火灾预警系统，其特征在于，包括：中控单元，用于建立烟雾图像模型；监测单元，用于设定多个监测子区域，所述监测子区域内设置有监测子模块；所述监测单元用于采集各个监测子区域内的监测数据，所述监测数据包括设备图像数据和环境图像数据；烟雾单元，用于判断机舱内部是否存在烟雾；所述中控单元包括：第一处理模块，用于设定监测单元的工作参数；设备模块，用于建立各个监测子区域的设备状态模型，并根据预设监测时间节点生成各个监测子区域的运行异常值；第二处理模块，用于根据烟雾图像模型和全部环境图像数据生成消防决策；所述第一处理模块还用于：获取机舱内部的实时烟雾状态；若不存在烟雾，设定监测单元为一级工作模式；所述一级工作模式包括：设定多个监测时间节点；根据预设监测时间节点获取各个监测子区域的设备图像数据；若存在烟雾，设定监测单元为二级工作模式；所述二级工作模式包括：设定监测单元的图像采集参数；采集各个监测子区域的环境图像数据；生成各个监测子区域的反馈数据包；所述设备模块还用于：建立监测子区域数列A,A=a1,a2…ai…an，其中，ai为第i个监测子区域；n为监测子区域数量；根据监测子区域数列A设定ai为目标监测子区域；获取目标监测子区域的设备参数，并根据设备参数生成训练数据包；根据训练数据包建立目标监测子区域的设备状态模型；依次建立各个监测子区域的设备状态模型；建立设备状态模型数列B,B=b1，b2…bi…bn，其中，bi为第i个监测子区域的设备状态模型；所述设备模块还用于：设定目标监测子区域的设备状态模型为目标设备状态模型；获取目标监测子区域在当前监测时间节点的设备图像数据；基于目标设备状态模型预处理设备图像数据；根据处理结果生成目标监测子区域在当前监测时间节点的异常运行值f；f=µi*ji];其中，θ为目标监测子区域的设备指标数量；µi为第i个设备指标的影响因子；ji为目标监测子区域的第i个设备指标在当前监测时间节点的偏离评价值；依次生成各个监测子区域在当前监测时间节点的异常运行值；建立异常运行值数列F,F=f1,f2…fi…fn，其中，fi为第i个监测子区域在当前监测时间节点的异常运行值；根据异常运行值数列F判断当前监测时间节点是否生成预警指令；判断当前监测时间节点是否生成预警指令，包括：根据异常运行值数列F生成运行风险值c；c=e1*Q1*fi]+e2*Q2*Yi*fi-f'];其中，e1为预设第一权重系数；e2为预设第二权重系数；Q1为预设第一固定系数；Q2为预设第二固定系数；f'为异常运行值阈值；Yi）为选择系数，若（fi-f'0,Yi=1fi-f'；若（fi-f'0,Yi=0;预设第一运行风险值阈值C1;若cC1，当前监测时间节点生成预警指令；若cC1，当前监测时间节点b不生成预警指令。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华能陕西子长发电有限公司;天津上雍机电科技有限公司，其通讯地址为：717300 陕西省延安市子长市李家岔镇李家岔村；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。