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龍圖騰網獲悉南京師范大學申請的專利基于FPGA的強電系統實時監控故障智能處理系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120414920B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510929826.4，技術領域涉及：H02J13/00；該發明授權基于FPGA的強電系統實時監控故障智能處理系統是由盧嘉楷;單明灝;陳玉杰;閔富紅;劉一鳴;蔣旭洋;許睦平設計研發完成，并于2025-07-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于FPGA的強電系統實時監控故障智能處理系統在說明書摘要公布了：本發明涉及電力系統監控與保護技術領域，公開了基于FPGA的強電系統實時監控故障智能處理系統，該系統包括：脈沖編碼模塊，用于將監測的電壓或電流信號轉換為時域脈沖序列；硬件脈沖神經網絡模塊，用于處理脈沖序列以生成本地預警狀態向量；分布式共識引擎模塊，用于結合多個節點的本地向量，通過共識生成全局預警狀態向量；參數自適應調整模塊，用于根據全局向量反饋調節神經網絡的響應特性；協同決策與智能控制模塊，用于在全局預警達到閾值時，執行協同策略以處理潛在故障。本發明能夠以極低延遲、高靈敏度檢測微弱故障前兆，并通過分布式協同，提升了應對系統性風險的全局可靠性與智能處理能力。

本發明授權基于FPGA的強電系統實時監控故障智能處理系統在權利要求書中公布了：1.基于FPGA的強電系統實時監控故障智能處理系統，其特征在于，包括：脈沖編碼模塊、硬件脈沖神經網絡模塊、分布式共識引擎模塊、參數自適應調整模塊和協同決策與智能控制模塊； 脈沖編碼模塊作為信號輸入級，其輸出連接至硬件脈沖神經網絡模塊，硬件脈沖神經網絡模塊的輸出連接至分布式共識引擎模塊，分布式共識引擎模塊的輸出則分為兩路，分別連接至參數自適應調整模塊和協同決策與智能控制模塊，參數自適應調整模塊的輸出反饋至硬件脈沖神經網絡模塊，構成閉環調節回路； 脈沖編碼模塊，用于對強電系統進行實時監控，并接收被監控的電壓或電流信號，進而將其轉換為表征所述信號動態變化的時域脈沖序列； 硬件脈沖神經網絡模塊，用于對所述時域脈沖序列進行實時處理，以識別預設的故障前兆模式，并據此生成本地預警狀態向量； 分布式共識引擎模塊，用于接收硬件脈沖神經網絡模塊生成的本地預警狀態向量，并結合接收來自至少一個其他節點的本地預警狀態向量，通過共識協議生成全局預警狀態向量； 參數自適應調整模塊，接收所述全局預警狀態向量，并根據所述全局預警狀態向量對所述硬件脈沖神經網絡模塊的內部參數進行動態調整，從而調整所述硬件脈沖神經網絡模塊對相應時域脈沖序列的響應特性； 協同決策與智能控制模塊，用于在所述全局預警狀態向量達到預設控制執行閾值時，執行預設的協同控制策略以智能處理潛在的故障; 所述脈沖編碼模塊采用時間對比編碼機制，當接收到的信號在相鄰采樣時刻的變化量超過預設的編碼敏感度閾值時，發放脈沖，其中，； 式中，表示在當前離散采樣時刻獲取的電壓或電流信號的采樣值；表示在前一個離散采樣時刻獲取的電壓或電流信號的采樣值；表示離散時間的采樣點索引；表示絕對值運算; 所述硬件脈沖神經網絡模塊由多個漏積分發放神經元構成，具體用于： 接收所述時域脈沖序列，并基于預設的突觸權重對接收的脈沖進行加權，以在所述漏積分發放神經元內部累積膜電位，所述預設的突觸權重是通過對包括已知故障前兆模式樣本數據的離線訓練而確定的； 當所述漏積分發放神經元中任一神經元的膜電位達到預設的發放閾值時，所述任一神經元發放輸出脈沖，并且，所述硬件脈沖神經網絡模塊中相應輸出神經元的發放行為，表征對一種預設的故障前兆模式的識別； 所述預設的發放閾值的初始值是根據所述離線訓練確定的； 所述預設的故障前兆模式為以下至少一種： 與電力設備絕緣老化相關的局部放電模式； 與電氣連接點機械松動相關的瞬態擾動模式； 與電力電子器件開關異常相關的超高頻噪聲模式; 所述漏積分發放神經元的膜電位的動態變化，滿足以下關系式： ； 其中，為膜時間常數；為膜電位的瞬時變化率；為靜息電位；為膜電阻；表示在連續時間點，索引為的神經元接收到的總突觸輸入電流。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京師范大學，其通訊地址為：210000 江蘇省南京市鼓樓區寧海路122號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。