CN117695573A - 搭载自动灭火防护***的无线测温预警型高压控制*** - Google Patents
搭载自动灭火防护***的无线测温预警型高压控制*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN117695573A CN117695573A CN202311707026.5A CN202311707026A CN117695573A CN 117695573 A CN117695573 A CN 117695573A CN 202311707026 A CN202311707026 A CN 202311707026A CN 117695573 A CN117695573 A CN 117695573A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- data
- sub
- analysis
- fire extinguishing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 title claims abstract description 18
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 117
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 107
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims abstract description 97
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 45
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims abstract description 41
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 claims abstract description 27
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 24
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 claims abstract description 22
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 69
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 57
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims description 41
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 claims description 28
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 20
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 claims description 18
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 17
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 claims description 11
- 238000012300 Sequence Analysis Methods 0.000 claims description 10
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims description 9
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 8
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 8
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 7
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 7
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims description 7
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 7
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 claims description 6
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 6
- 230000008439 repair process Effects 0.000 claims description 6
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 5
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 4
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 claims description 4
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 4
- 238000005206 flow analysis Methods 0.000 claims description 4
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 claims description 4
- 238000000491 multivariate analysis Methods 0.000 claims description 4
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 4
- 238000010206 sensitivity analysis Methods 0.000 claims description 4
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 3
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 claims description 3
- 230000007774 longterm Effects 0.000 abstract description 5
- 238000009472 formulation Methods 0.000 abstract 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 abstract 1
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 3
- 230000003213 activating effect Effects 0.000 description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 3
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 206010000369 Accident Diseases 0.000 description 1
- 238000005299 abrasion Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 1
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012847 principal component analysis method Methods 0.000 description 1
- 238000011158 quantitative evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 1
- 238000012954 risk control Methods 0.000 description 1
- 239000007921 spray Substances 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Landscapes
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
本发明涉及自动灭火技术领域，具体为搭载自动灭火防护***的无线测温预警型高压控制***，***包括数据采集模块、深度学习分析模块、风险评估模块、智能调节模块、预测性维护模块、机器视觉监控模块、自动灭火***模块、故障诊断模块、能源管理模块。本发明中，通过整合数据采集和深度学习分析，实现高效多源数据处理，提供准确环境监测和模式识别，强化火灾安全，智能调节和预测性维护优化参数和制定维护策略，显著提高安全性和效率，机器视觉监控和自动灭火***加速监控和灭火响应，降低火灾风险，故障诊断和能源管理整合提升检测和诊断能力，优化能源利用，确保***长期稳定可持续运行。
Description
技术领域
本发明涉及自动灭火技术领域，尤其涉及搭载自动灭火防护***的无线测温预警型高压控制***。
背景技术
自动灭火技术领域专注于结合先进的自动灭火技术与安全监控***，以提高火灾应急响应的效率和准确性，在这个领域内，重点是开发能够及时检测火灾危险并自动启动灭火程序的***，这些***通常包括热感应器件、无线传输技术、自动控制机制，以及与之配套的灭火装置，在诸如高压电气设备、工业设施以及公共建筑等高风险场所中尤为重要。
搭载自动灭火防护***的无线测温预警型高压控制***的目的在于提供一种综合性的安全解决方案，用于实时监控高压设备的温度，并在检测到异常升温时自动激活灭火***，其目标是减少火灾发生的风险，保护设备和人员安全，同时减少由于高压设备故障或操作失误导致的火灾事故，为了实现这一目标，通常会使用温度感应器持续监测高压设备的运行温度，通过无线网络将数据传输到中央控制***，当***检测到温度超过预设阈值时，会自动触发灭火机制，迅速采取措施控制或扑灭火情。
传统高压控制***通常缺乏高效的多源数据集成和深度学习分析能力，导致环境监测和风险预警的准确度不足，无法实时有效地响应潜在的安全威胁，传统***在智能调节和预测性维护方面的能力有限，无法自动调整运行参数或预测并规避未来的风险，这增加了***的维护难度和故障率，缺乏先进的机器视觉监控和自动灭火响应机制，也使得传统***在火灾等紧急情况下的应对措施不够迅速和有效，传统***在能源管理和故障诊断方面的技术也相对落后，这不仅影响了***的能效和性能，也降低了整体的运行稳定性和安全性。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的搭载自动灭火防护***的无线测温预警型高压控制***。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：搭载自动灭火防护***的无线测温预警型高压控制***包括数据采集模块、深度学习分析模块、风险评估模块、智能调节模块、预测性维护模块、机器视觉监控模块、自动灭火***模块、故障诊断模块、能源管理模块；
所述数据采集模块基于高压柜的环境监测，采用数据融合算法和传感器网络技术，进行温度、湿度、电流强度、环境变量多源数据收集，并进行噪声过滤和数据标准化处理，生成实时环境数据；
所述深度学习分析模块基于实时环境数据，采用卷积神经网络和循环神经网络算法，进行数据分析和模式识别，生成分析报告；
所述风险评估模块基于分析报告，采用贝叶斯网络和风险矩阵分析法，进行火灾安全风险评估，生成风险评级；
所述智能调节模块基于风险评级，利用模糊逻辑控制器和PID控制算法，调节高压柜运行参数，生成调节策略；
所述预测性维护模块基于调节策略，结合时间序列分析和支持向量回归，预测风险并制定维护措施，生成预防维护方案；
所述机器视觉监控模块基于预防维护方案，应用图像识别算法和机器视觉算法，监控高压柜区域，生成监控数据；
所述自动灭火***模块基于监控数据和风险评级，运用自动决策***和紧急响应算法，启动灭火程序，生成灭火响应；
所述故障诊断模块基于灭火响应和预防维护方案，采用故障树分析和数据驱动的诊断技术，识别故障，生成故障诊断报告；
所述能源管理模块基于故障诊断报告和调节策略，使用能耗分析算法和性能优化模型，分析能源消耗并优化性能，生成能源效率报告；
所述实时环境数据包括环境温湿度、电流强度、环境变量参数，所述分析报告包括数据的时间序列分析、风险模式识别及预测结果，所述风险评级具体指风险的概率和严重程度的量化评估，所述调节策略包括对温度、电流参数的调整，所述预防维护方案具体为定期检查、维修时间的安排和故障的预警提示，所述监控数据具体指实时获取的视频图像数据及分析结果，所述故障诊断报告包括故障的类型、原因和维修措施，所述能源效率报告具体指能耗数据、性能指标和优化方案。
作为本发明的进一步方案，所述数据采集模块包括温湿度监测子模块、电流监测子模块、环境数据采集子模块；
所述温湿度监测子模块基于高压柜的环境监测，采用包括加权平均法和模糊逻辑技术的数据融合算法和包括无线传感器网络和多点监测***的传感器网络技术，进行温度、湿度数据收集，并进行噪声过滤和数据标准化处理，生成温湿度监测数据；
所述电流监测子模块基于温湿度监测数据，利用快速采样技术和信号调节器，整合温湿度和电流信息，生成电流监测数据；
所述环境数据采集子模块基于电流监测数据，采用多变量分析和主成分分析，整合环境数据，生成实时环境数据。
作为本发明的进一步方案，所述深度学习分析模块包括数据处理子模块、模式识别子模块、预测分析子模块；
所述数据处理子模块基于实时环境数据，采用数据预处理技术，进行数据清洗、归一化处理和特征提取，生成预处理数据；
所述模式识别子模块基于预处理数据，运用卷积神经网络，进行模式识别，生成模式识别结果；
所述预测分析子模块基于模式识别结果，应用循环神经网络进行预测分析，生成分析报告。
作为本发明的进一步方案，所述风险评估模块包括风险计算子模块、风险指标子模块、安全预警子模块；
所述风险计算子模块基于分析报告，使用贝叶斯网络进行风险计算，生成风险计算数据；
所述风险指标子模块基于风险计算数据，运用包括风险熵法和敏感性分析的风险指标算法，进行风险评估，生成风险指标；
所述安全预警子模块基于风险指标，采用风险矩阵分析法，生成风险评级。
作为本发明的进一步方案，所述智能调节模块包括参数调节子模块、实时监控子模块、自适应算法子模块；
所述参数调节子模块基于风险评级，采用模糊逻辑控制器和PID控制算法，进行高压柜运行参数调节，生成参数调节数据；
所述实时监控子模块基于参数调节数据，应用包括实时数据流分析和状态监测算法的实时监控技术，对高压柜的运行状态进行监控，生成运行数据；
所述自适应算法子模块基于运行数据，运用包括自调节参数技术和动态***响应调整技术的自适应控制策略，生成调节策略。
作为本发明的进一步方案，所述预测性维护模块包括维护策略子模块、趋势预测子模块、维护建议子模块；
所述维护策略子模块基于调节策略，采用维护决策算法，制定维护策略，生成维护策略数据；
所述趋势预测子模块基于维护策略数据，利用时间序列分析和支持向量回归，进行未来风险预测，生成趋势预测报告；
所述维护建议子模块基于趋势预测报告，采用包括故障概率分析和维护优先级分配算法的预测性维护模型，生成预防维护方案。
作为本发明的进一步方案，所述机器视觉监控模块包括图像采集子模块、特征分析子模块、监控反馈子模块；
所述图像采集子模块基于预防维护方案，应用数字成像技术和高动态范围成像，结合实时图像获取***，进行高压柜区域图像采集，生成图像采集数据；
所述特征分析子模块基于图像采集数据，运用包括图像分割和特征点提取技术的图像处理算法，结合卷积神经网络，对图像进行分析，生成特征分析结果；
所述监控反馈子模块基于特征分析结果，利用实时反馈***，对高压柜的安全状态进行实时监控和反馈，生成监控数据。
作为本发明的进一步方案，所述自动灭火***模块包括灭火策略子模块、紧急响应子模块、灭火执行子模块；
所述灭火策略子模块基于监控数据和风险评级，采用自动决策***和灭火场景模拟技术，制定灭火策略，生成灭火策略数据；
所述紧急响应子模块基于灭火策略数据，运用紧急响应算法，快速响应火灾事件，生成紧急响应策略；
所述灭火执行子模块基于紧急响应策略，应用灭火执行控制技术，启动灭火程序，生成灭火响应。
作为本发明的进一步方案，所述故障诊断模块包括故障检测子模块、故障分析子模块、措施生成子模块；
所述故障检测子模块基于灭火响应和预防维护方案，采用故障树分析和数据驱动的诊断技术，进行故障初步识别，生成故障检测结果；
所述故障分析子模块基于故障检测结果，运用故障原因分析技术，分析故障原因，生成故障分析报告；
所述措施生成子模块基于故障分析报告，采用措施生成算法，制定修复和预防措施，生成故障诊断报告。
作为本发明的进一步方案，所述能源管理模块包括能耗监测子模块、性能优化子模块、能源调度子模块；
所述能耗监测子模块基于故障诊断报告和调节策略，使用能耗分析算法，对***的能源消耗进行分析，生成能耗监测数据；
所述性能优化子模块基于能耗监测数据，运用性能优化模型，优化***性能，减少能源消耗，生成性能优化方案；
所述能源调度子模块基于性能优化方案，应用能源调度技术，分配和利用能源资源，生成能源效率报告。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过集成数据采集模块和深度学习分析模块，***能够实现高效的多源数据收集和智能化的数据处理，提供更准确的环境监测和模式识别，大幅提高了***对潜在风险的预警能力，尤其是在火灾安全方面，结合智能调节模块和预测性维护模块，***不仅能够根据实时数据自动调节运行参数，还能预测未来的风险并及时制定维护策略，从而显著提高了运行效率和安全性，机器视觉监控模块和自动灭火***模块的加入，使得***在监控和灭火响应上更为迅速和精准，大大降低了潜在的火灾风险，故障诊断模块和能源管理模块的整合，不仅增强了***的故障检测和诊断能力，还优化了能源利用效率，确保了***长期稳定和可持续运行。
附图说明
图1为本发明的***流程图；
图2为本发明的***框架示意图；
图3为本发明的数据采集模块流程图；
图4为本发明的深度学习分析模块流程图；
图5为本发明的风险评估模块流程图；
图6为本发明的智能调节模块流程图；
图7为本发明的预测性维护模块流程图；
图8为本发明的机器视觉监控模块流程图；
图9为本发明的自动灭火***模块流程图；
图10为本发明的故障诊断模块流程图；
图11为本发明的能源管理模块流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一
请参阅图1至图2，搭载自动灭火防护***的无线测温预警型高压控制***包括数据采集模块、深度学习分析模块、风险评估模块、智能调节模块、预测性维护模块、机器视觉监控模块、自动灭火***模块、故障诊断模块、能源管理模块；
数据采集模块基于高压柜的环境监测，采用数据融合算法和传感器网络技术，进行温度、湿度、电流强度、环境变量多源数据收集，并进行噪声过滤和数据标准化处理，生成实时环境数据；
深度学习分析模块基于实时环境数据，采用卷积神经网络和循环神经网络算法，进行数据分析和模式识别，生成分析报告；
风险评估模块基于分析报告，采用贝叶斯网络和风险矩阵分析法，进行火灾安全风险评估，生成风险评级；
智能调节模块基于风险评级，利用模糊逻辑控制器和PID控制算法，调节高压柜运行参数，生成调节策略；
预测性维护模块基于调节策略，结合时间序列分析和支持向量回归，预测风险并制定维护措施，生成预防维护方案；
机器视觉监控模块基于预防维护方案，应用图像识别算法和机器视觉算法，监控高压柜区域，生成监控数据；
自动灭火***模块基于监控数据和风险评级，运用自动决策***和紧急响应算法，启动灭火程序，生成灭火响应；
故障诊断模块基于灭火响应和预防维护方案，采用故障树分析和数据驱动的诊断技术，识别故障，生成故障诊断报告；
能源管理模块基于故障诊断报告和调节策略，使用能耗分析算法和性能优化模型，分析能源消耗并优化性能，生成能源效率报告；
实时环境数据包括环境温湿度、电流强度、环境变量参数，分析报告包括数据的时间序列分析、风险模式识别及预测结果，风险评级具体指风险的概率和严重程度的量化评估，调节策略包括对温度、电流参数的调整，预防维护方案具体为定期检查、维修时间的安排和故障的预警提示，监控数据具体指实时获取的视频图像数据及分析结果，故障诊断报告包括故障的类型、原因和维修措施，能源效率报告具体指能耗数据、性能指标和优化方案。
通过数据采集模块的多源数据收集和深度学习分析模块的数据分析，能够实时监测并识别潜在的火灾风险，从而提前预防灾害发生，风险评估模块进一步对火灾风险进行量化评估，使得风险控制更为精准和及时；智能化操作与维护：智能调节模块和预测性维护模块的结合，不仅使***能够自动调整运行参数以适应环境变化，还能预测潜在的故障和风险，从而提前制定维护措施，预测性维护降低了紧急维修的频率和成本，同时提高了设备的运行效率和可靠性；机器视觉监控模块提供了对高压柜区域的实时监控，使异常情况能被即时发现，自动灭火***模块的紧急响应能力确保在发现火灾风险时能迅速采取行动，有效地防止灾害的发生或扩散；故障诊断模块利用先进的分析技术，能够快速准确地识别故障原因，并提出有效的维修措施，减少***的停机时间；能源管理模块通过分析能耗数据和性能指标，帮助优化***的能源消耗，确保了***长期稳定和可持续运行。
请参阅图3，数据采集模块包括温湿度监测子模块、电流监测子模块、环境数据采集子模块；
温湿度监测子模块基于高压柜的环境监测，采用包括加权平均法和模糊逻辑技术的数据融合算法和包括无线传感器网络和多点监测***的传感器网络技术，进行温度、湿度数据收集，并进行噪声过滤和数据标准化处理，生成温湿度监测数据；
电流监测子模块基于温湿度监测数据，利用快速采样技术和信号调节器，整合温湿度和电流信息，生成电流监测数据；
环境数据采集子模块基于电流监测数据，采用多变量分析和主成分分析，整合环境数据，生成实时环境数据。
温湿度监测子模块使用无线传感器网络和多点监测***，持续监测高压柜周围的温度和湿度数据，这些传感器分布在关键区域，以确保数据的全面性和准确性，收集到的数据通过包括加权平均法和模糊逻辑技术在内的数据融合算法进行处理，以提高数据的可靠性和代表性，对数据进行噪声过滤和标准化处理，确保输出的温湿度监测数据的质量，为后续步骤提供准确基础数据，电流监测子模块利用快速采样技术和信号调节器，基于先前收集的温湿度监测数据，同步监测电流信息，将温湿度数据与电流数据相结合，生成综合的电流监测数据，环境数据采集子模块采用多变量分析和主成分分析方法，进一步分析和整合电流监测数据和温湿度监测数据，生成实时环境数据，这些数据全面反映了高压柜及其周围环境的当前状态。
请参阅图4，深度学习分析模块包括数据处理子模块、模式识别子模块、预测分析子模块；
数据处理子模块基于实时环境数据，采用数据预处理技术，进行数据清洗、归一化处理和特征提取，生成预处理数据；
模式识别子模块基于预处理数据，运用卷积神经网络，进行模式识别，生成模式识别结果；
预测分析子模块基于模式识别结果，应用循环神经网络进行预测分析，生成分析报告。
基于收集到的实时环境数据，进行数据清洗，去除不准确、不完整或无关的数据，确保后续处理的数据质量，进行数据归一化，将不同来源和不同量级的数据转换为可比较的格式，有助于提高数据处理的效率和准确性，执行特征提取，从归一化的数据中提取关键信息，为模式识别提供准确的输入数据，生成预处理数据；采用卷积神经网络，对预处理数据进行模式识别；通过分析这些数据，能够识别出特定的模式和趋势，例如温度变化模式或电流异常模式，生成模式识别结果；基于模式识别的结果，使用循环神经网络，对未来的趋势和可能出现的问题进行预测；通过预测分析，能够生成详尽的分析报告，包括潜在风险的预测和可能需要采取的预防措施。
请参阅图5，风险评估模块包括风险计算子模块、风险指标子模块、安全预警子模块；
风险计算子模块基于分析报告，使用贝叶斯网络进行风险计算，生成风险计算数据；
风险指标子模块基于风险计算数据，运用包括风险熵法和敏感性分析的风险指标算法，进行风险评估，生成风险指标；
安全预警子模块基于风险指标，采用风险矩阵分析法，生成风险评级。
使用贝叶斯网络，一种基于概率的统计方法，来处理和分析预测分析子模块生成的分析报告；通过贝叶斯网络，该模块计算出各种潜在风险的概率，生成风险计算数据，这些数据详细描述了各种风险的可能性和严重性；基于风险计算数据，运用包括风险熵法和敏感性分析在内的算法，进行更深入的风险评估；生成的风险指标提供了关于各种风险的详细信息，包括风险的大小、影响范围和可能的后果；采用风险矩阵分析法，根据风险指标对风险进行分类和评级，生成的风险评级明确指出了每种风险的紧急程度和重要性，为制定应对措施提供依据。
请参阅图6，智能调节模块包括参数调节子模块、实时监控子模块、自适应算法子模块；
参数调节子模块基于风险评级，采用模糊逻辑控制器和PID控制算法，进行高压柜运行参数调节，生成参数调节数据；
实时监控子模块基于参数调节数据，应用包括实时数据流分析和状态监测算法的实时监控技术，对高压柜的运行状态进行监控，生成运行数据；
自适应算法子模块基于运行数据，运用包括自调节参数技术和动态***响应调整技术的自适应控制策略，生成调节策略。
根据安全预警子模块提供的风险评级，采用模糊逻辑控制器和PID控制算法来调节高压柜的运行参数，生成参数调节数据，这些数据指示了高压柜的最优运行参数，以应对当前的风险状况，基于参数调节数据，应用实时数据流分析和状态监测算法，持续监控高压柜的运行状态，通过实时监控，生成运行数据，这些数据提供了关于高压柜当前工作状态的实时信息，对于确保设备运行的稳定性和安全性至关重要，基于运行数据，运用包括自调节参数技术和动态***响应调整技术在内的自适应控制策略，对***进行进一步的优化调节，通过自适应算法，模块生成调节策略，确保高压柜在各种运行条件下都能保持最佳性能和最高安全标准。
请参阅图7，预测性维护模块包括维护策略子模块、趋势预测子模块、维护建议子模块；
维护策略子模块基于调节策略，采用维护决策算法，制定维护策略，生成维护策略数据；
趋势预测子模块基于维护策略数据，利用时间序列分析和支持向量回归，进行未来风险预测，生成趋势预测报告；
维护建议子模块基于趋势预测报告，采用包括故障概率分析和维护优先级分配算法的预测性维护模型，生成预防维护方案。
基于自适应算法子模块生成的调节策略，维护策略子模块采用维护决策算法来制定高压柜的维护策略，这一过程中生成的维护策略数据详细说明了维护的时间安排、方法和频率，旨在最大程度上提高设备的运行效率和延长其寿命；基于维护策略数据，趋势预测子模块利用时间序列分析和支持向量回归算法预测未来的风险和趋势，生成的趋势预测报告为高压柜的长期运行提供了重要的参考信息，帮助识别未来可能出现的问题和风险；基于趋势预测报告，维护建议子模块采用包括故障概率分析和维护优先级分配算法在内的预测性维护模型，制定出预防性维护方案，这些方案包括具体的维护活动、时间表和优先级设置，旨在预防故障的发生，减少紧急维修的需求，从而提高***的整体可靠性和效率。
请参阅图8，机器视觉监控模块包括图像采集子模块、特征分析子模块、监控反馈子模块；
图像采集子模块基于预防维护方案，应用数字成像技术和高动态范围成像，结合实时图像获取***，进行高压柜区域图像采集，生成图像采集数据；
特征分析子模块基于图像采集数据，运用包括图像分割和特征点提取技术的图像处理算法，结合卷积神经网络，对图像进行分析，生成特征分析结果；
监控反馈子模块基于特征分析结果，利用实时反馈***，对高压柜的安全状态进行实时监控和反馈，生成监控数据。
基于预防维护方案，利用数字成像技术和高动态范围成像技术，结合实时图像获取***，对高压柜区域进行细致的图像采集，这些采集到的图像数据包括高压柜的不同状态和条件下的视觉信息，为后续的图像分析提供原始数据；基于采集到的图像数据，运用图像分割和特征点提取技术进行初步处理，然后结合卷积神经网络对图像进行深入分析，通过这种分析，能够识别图像中的关键特征，如设备磨损、损坏迹象或其他异常情况，生成特征分析结果；基于特征分析结果，监控反馈子模块利用实时反馈***对高压柜的安全状态进行持续监控，并根据分析结果进行反馈，通过实时监控，生成监控数据，提供关于高压柜当前状态的即时信息，并在检测到任何异常时发出警报。
请参阅图9，自动灭火***模块包括灭火策略子模块、紧急响应子模块、灭火执行子模块；
灭火策略子模块基于监控数据和风险评级，采用自动决策***和灭火场景模拟技术，制定灭火策略，生成灭火策略数据；
紧急响应子模块基于灭火策略数据，运用紧急响应算法，快速响应火灾事件，生成紧急响应策略；
灭火执行子模块基于紧急响应策略，应用灭火执行控制技术，启动灭火程序，生成灭火响应。
基于监控数据和风险评级，采用自动决策***和灭火场景模拟技术来制定灭火策略，这包括评估火灾的潜在规模、确定最有效的灭火方法和选择最佳的灭火剂，生成的灭火策略数据详细描述了灭火过程中应采取的具体步骤和措施，确保在火灾发生时能够迅速而有效地应对；基于灭火策略数据，紧急响应子模块运用紧急响应算法，快速响应火灾事件，包括激活警报***和启动初级灭火程序，通过这一流程，模块生成紧急响应策略，确保在火灾发生的第一时间内采取适当行动，以减少损失和风险；基于紧急响应策略，灭火执行子模块应用灭火执行控制技术来启动灭火程序，这包括激活自动喷水***、气体灭火***或其他灭火设备，通过这种控制，生成灭火响应，确保火灾被有效控制或熄灭，同时保护高压柜和周围区域的安全。
请参阅图10，故障诊断模块包括故障检测子模块、故障分析子模块、措施生成子模块；
故障检测子模块基于灭火响应和预防维护方案，采用故障树分析和数据驱动的诊断技术，进行故障初步识别，生成故障检测结果；
故障分析子模块基于故障检测结果，运用故障原因分析技术，分析故障原因，生成故障分析报告；
措施生成子模块基于故障分析报告，采用措施生成算法，制定修复和预防措施，生成故障诊断报告。
基于灭火响应和预防维护方案，采用故障树分析和数据驱动的诊断技术，对***进行故障初步识别，包括检查***组件的状态，分析***日志和监控数据，以确定故障的存在和位置，通过这一过程，生成故障检测结果，为后续的故障分析提供初步的信息和数据；基于故障检测结果，运用故障原因分析技术，深入分析故障的具体原因，包括外部因素和内部故障点；生成故障分析报告，详细描述了故障的性质、原因和可能的后果，为制定修复措施提供关键信息；，基于故障分析报告，措施生成子模块采用措施生成算法，制定相应的修复和预防措施，包括更换损坏的部件、调整***参数或更新软件。
生成故障诊断报告：模块生成的故障诊断报告包括具体的修复步骤、预防措施和建议的维护活动，旨在防止故障再次发生，并确保***的长期稳定运行。
请参阅图11，能源管理模块包括能耗监测子模块、性能优化子模块、能源调度子模块；
能耗监测子模块基于故障诊断报告和调节策略，使用能耗分析算法，对***的能源消耗进行分析，生成能耗监测数据；
性能优化子模块基于能耗监测数据，运用性能优化模型，优化***性能，减少能源消耗，生成性能优化方案；
能源调度子模块基于性能优化方案，应用能源调度技术，分配和利用能源资源，生成能源效率报告。
基于故障诊断报告和调节策略，使用能耗分析算法对***的能源消耗进行细致分析，包括评估***各部分的能耗、识别能耗高的区域和设备，以及分析能耗的趋势和模式，通过这一过程，生成能耗监测数据，提供了***当前能源使用状况的详细视图，为后续的性能优化提供依据；基于能耗监测数据，运用性能优化模型来优化***的整体性能，减少不必要的能源消耗，这涉及调整运行参数、改善工作流程或升级设备，生成的性能优化方案包括具体的操作步骤和建议，旨在提高***的能源效率和整体运行效果，基于性能优化方案，能源调度子模块应用能源调度技术，有效地分配和利用能源资源，包括确保能源供应的连续性、优化能源使用时间和调整能源分配策略，通过这一流程，生成能源效率报告，展示了优化措施的效果，包括能源消耗的减少、运行成本的降低和环境影响的减轻。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (10)
1.搭载自动灭火防护***的无线测温预警型高压控制***，其特征在于：所述***包括数据采集模块、深度学习分析模块、风险评估模块、智能调节模块、预测性维护模块、机器视觉监控模块、自动灭火***模块、故障诊断模块、能源管理模块；
所述数据采集模块基于高压柜的环境监测，采用数据融合算法和传感器网络技术，进行温度、湿度、电流强度、环境变量多源数据收集，并进行噪声过滤和数据标准化处理，生成实时环境数据；
所述深度学习分析模块基于实时环境数据，采用卷积神经网络和循环神经网络算法，进行数据分析和模式识别，生成分析报告；
所述风险评估模块基于分析报告，采用贝叶斯网络和风险矩阵分析法，进行火灾安全风险评估，生成风险评级；
所述智能调节模块基于风险评级，利用模糊逻辑控制器和PID控制算法，调节高压柜运行参数，生成调节策略；
所述预测性维护模块基于调节策略，结合时间序列分析和支持向量回归，预测风险并制定维护措施，生成预防维护方案；
所述机器视觉监控模块基于预防维护方案，应用图像识别算法和机器视觉算法，监控高压柜区域，生成监控数据；
所述自动灭火***模块基于监控数据和风险评级，运用自动决策***和紧急响应算法，启动灭火程序，生成灭火响应；
所述故障诊断模块基于灭火响应和预防维护方案，采用故障树分析和数据驱动的诊断技术，识别故障，生成故障诊断报告；
所述能源管理模块基于故障诊断报告和调节策略，使用能耗分析算法和性能优化模型，分析能源消耗并优化性能，生成能源效率报告；
所述实时环境数据包括环境温湿度、电流强度、环境变量参数，所述分析报告包括数据的时间序列分析、风险模式识别及预测结果，所述风险评级具体指风险的概率和严重程度的量化评估，所述调节策略包括对温度、电流参数的调整，所述预防维护方案具体为定期检查、维修时间的安排和故障的预警提示，所述监控数据具体指实时获取的视频图像数据及分析结果，所述故障诊断报告包括故障的类型、原因和维修措施，所述能源效率报告具体指能耗数据、性能指标和优化方案。
2.根据权利要求1所述的搭载自动灭火防护***的无线测温预警型高压控制***，其特征在于：所述数据采集模块包括温湿度监测子模块、电流监测子模块、环境数据采集子模块；
所述温湿度监测子模块基于高压柜的环境监测，采用包括加权平均法和模糊逻辑技术的数据融合算法和包括无线传感器网络和多点监测***的传感器网络技术，进行温度、湿度数据收集，并进行噪声过滤和数据标准化处理，生成温湿度监测数据；
所述电流监测子模块基于温湿度监测数据，利用快速采样技术和信号调节器，整合温湿度和电流信息，生成电流监测数据；
所述环境数据采集子模块基于电流监测数据，采用多变量分析和主成分分析，整合环境数据，生成实时环境数据。
3.根据权利要求1所述的搭载自动灭火防护***的无线测温预警型高压控制***，其特征在于：所述深度学习分析模块包括数据处理子模块、模式识别子模块、预测分析子模块；
所述数据处理子模块基于实时环境数据，采用数据预处理技术，进行数据清洗、归一化处理和特征提取，生成预处理数据；
所述模式识别子模块基于预处理数据，运用卷积神经网络，进行模式识别，生成模式识别结果；
所述预测分析子模块基于模式识别结果，应用循环神经网络进行预测分析，生成分析报告。
4.根据权利要求1所述的搭载自动灭火防护***的无线测温预警型高压控制***，其特征在于：所述风险评估模块包括风险计算子模块、风险指标子模块、安全预警子模块；
所述风险计算子模块基于分析报告，使用贝叶斯网络进行风险计算，生成风险计算数据；
所述风险指标子模块基于风险计算数据，运用包括风险熵法和敏感性分析的风险指标算法，进行风险评估，生成风险指标；
所述安全预警子模块基于风险指标，采用风险矩阵分析法，生成风险评级。
5.根据权利要求1所述的搭载自动灭火防护***的无线测温预警型高压控制***，其特征在于：所述智能调节模块包括参数调节子模块、实时监控子模块、自适应算法子模块；
所述参数调节子模块基于风险评级，采用模糊逻辑控制器和PID控制算法，进行高压柜运行参数调节，生成参数调节数据；
所述实时监控子模块基于参数调节数据，应用包括实时数据流分析和状态监测算法的实时监控技术，对高压柜的运行状态进行监控，生成运行数据；
所述自适应算法子模块基于运行数据，运用包括自调节参数技术和动态***响应调整技术的自适应控制策略，生成调节策略。
6.根据权利要求1所述的搭载自动灭火防护***的无线测温预警型高压控制***，其特征在于：所述预测性维护模块包括维护策略子模块、趋势预测子模块、维护建议子模块；
所述维护策略子模块基于调节策略，采用维护决策算法，制定维护策略，生成维护策略数据；
所述趋势预测子模块基于维护策略数据，利用时间序列分析和支持向量回归，进行未来风险预测，生成趋势预测报告；
所述维护建议子模块基于趋势预测报告，采用包括故障概率分析和维护优先级分配算法的预测性维护模型，生成预防维护方案。
7.根据权利要求1所述的搭载自动灭火防护***的无线测温预警型高压控制***，其特征在于：所述机器视觉监控模块包括图像采集子模块、特征分析子模块、监控反馈子模块；
所述图像采集子模块基于预防维护方案，应用数字成像技术和高动态范围成像，结合实时图像获取***，进行高压柜区域图像采集，生成图像采集数据；
所述特征分析子模块基于图像采集数据，运用包括图像分割和特征点提取技术的图像处理算法，结合卷积神经网络，对图像进行分析，生成特征分析结果；
所述监控反馈子模块基于特征分析结果，利用实时反馈***，对高压柜的安全状态进行实时监控和反馈，生成监控数据。
8.根据权利要求1所述的搭载自动灭火防护***的无线测温预警型高压控制***，其特征在于：所述自动灭火***模块包括灭火策略子模块、紧急响应子模块、灭火执行子模块；
所述灭火策略子模块基于监控数据和风险评级，采用自动决策***和灭火场景模拟技术，制定灭火策略，生成灭火策略数据；
所述紧急响应子模块基于灭火策略数据，运用紧急响应算法，快速响应火灾事件，生成紧急响应策略；
所述灭火执行子模块基于紧急响应策略，应用灭火执行控制技术，启动灭火程序，生成灭火响应。
9.根据权利要求1所述的搭载自动灭火防护***的无线测温预警型高压控制***，其特征在于：所述故障诊断模块包括故障检测子模块、故障分析子模块、措施生成子模块；
所述故障检测子模块基于灭火响应和预防维护方案，采用故障树分析和数据驱动的诊断技术，进行故障初步识别，生成故障检测结果；
所述故障分析子模块基于故障检测结果，运用故障原因分析技术，分析故障原因，生成故障分析报告；
所述措施生成子模块基于故障分析报告，采用措施生成算法，制定修复和预防措施，生成故障诊断报告。
10.根据权利要求1所述的搭载自动灭火防护***的无线测温预警型高压控制***，其特征在于：所述能源管理模块包括能耗监测子模块、性能优化子模块、能源调度子模块；
所述能耗监测子模块基于故障诊断报告和调节策略，使用能耗分析算法，对***的能源消耗进行分析，生成能耗监测数据；
所述性能优化子模块基于能耗监测数据，运用性能优化模型，优化***性能，减少能源消耗，生成性能优化方案；
所述能源调度子模块基于性能优化方案，应用能源调度技术，分配和利用能源资源，生成能源效率报告。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311707026.5A CN117695573A (zh) | 2023-12-12 | 2023-12-12 | 搭载自动灭火防护***的无线测温预警型高压控制*** |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311707026.5A CN117695573A (zh) | 2023-12-12 | 2023-12-12 | 搭载自动灭火防护***的无线测温预警型高压控制*** |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117695573A true CN117695573A (zh) | 2024-03-15 |
Family
ID=90154679
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311707026.5A Pending CN117695573A (zh) | 2023-12-12 | 2023-12-12 | 搭载自动灭火防护***的无线测温预警型高压控制*** |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117695573A (zh) |
-
2023
- 2023-12-12 CN CN202311707026.5A patent/CN117695573A/zh active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111507308B (zh) | 一种基于视频识别技术的变电站安全监控***及方法 | |
| US20220259947A1 (en) | Monitoring system and method for wellsite equipment | |
| CN116841262A (zh) | 基于机器视觉的智慧工厂生产在线监测分析*** | |
| CN116320832B (zh) | 一种监控设备故障监测方法及装置 | |
| CN110989594A (zh) | 一种智能机器人巡检***及方法 | |
| CN116091901A (zh) | 一种基于监控设备故障诊断分析的运维管理平台 | |
| CN113763667B (zh) | 一种基于5g边缘计算的火灾预警及状态监测装置及方法 | |
| CN117215940A (zh) | 智慧运维应急处理*** | |
| CN115951606A (zh) | 智慧工厂生产环境预警处理方法 | |
| CN117235443A (zh) | 一种基于边缘ai的电力作业安全监测方法及*** | |
| CN110553686A (zh) | 一种冷镦机运行状态监测*** | |
| CN117373196B (zh) | 一种电气火灾报警方法及*** | |
| CN117607590A (zh) | 一种高压开关柜故障预警检测方法 | |
| CN117784668A (zh) | 一种基于数据分析的面粉产线加工安全智能监管*** | |
| CN117695573A (zh) | 搭载自动灭火防护***的无线测温预警型高压控制*** | |
| CN115328986A (zh) | 一种电厂安全预警数据分析处理方法及*** | |
| KR102411915B1 (ko) | 시설 및 장비 실시간 모니터링 및 이상 징후 ai 진단 서비스 제공 시스템 및 방법 | |
| CN116257023A (zh) | 基于物联网的设备自动故障诊断与状态分析*** | |
| CN115421457A (zh) | 热压机的监测*** | |
| CN117493129B (zh) | 一种计算机控制设备的运行功率监测*** | |
| CA3161056A1 (en) | A monitoring system and method for wellsite equipment | |
| KR102668287B1 (ko) | 모니터링이 가능한 전기차 충전소 화재 예방 분전반 및 그 작동 방법 | |
| CN118101721B (zh) | 基于监管物联网的燃气管廊机器人管理方法与物联网*** | |
| CN115588265B (zh) | 一种风电场的智能监视*** | |
| CN116449761B (zh) | 智能泵站智慧控制***及方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |