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龍圖騰網獲悉江蘇安全技術職業學院申請的專利基于人工智能的電氣自動化設備狀態預測方法及其裝置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：CN120234630B 。

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：202510671665.3，技術領域涉及：G06F18/22；該發明授權基于人工智能的電氣自動化設備狀態預測方法及其裝置是由劉天涯;段焜設計研發完成，并于2025-05-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能的電氣自動化設備狀態預測方法及其裝置在說明書摘要公布了：本發明涉及數據處理技術領域，具體公開基于人工智能的電氣自動化設備狀態預測方法及其裝置，該方法通過精準采集并分析設備的運行環境參數，能夠實時評估散熱效能，有效監控電氣自動化設備的熱管理狀態，利用先進的人工智能算法，迅速識別出熱管理異常，及時預警潛在故障，降低了因突發故障導致的電氣自動化設備生產中斷風險，此外，通過對電氣自動化設備運行狀態參數的智能分析，能動態優化控制策略，確保電氣自動化設備處于最佳運行狀態，同時還能準確預測電氣自動化設備的運行精度等級，為精準控制提供科學依據，進一步提升了電氣自動化設備的運行精度。

本發明授權基于人工智能的電氣自動化設備狀態預測方法及其裝置在權利要求書中公布了：1.基于人工智能的電氣自動化設備狀態預測方法，其特征在于，包括： 步驟一、數據收集裝置采集電氣自動化設備的運行環境參數，數據處理裝置利用人工智能第一方法評估出電氣自動化設備所屬運行環境的散熱效能系數； 所述人工智能第一方法，表示電氣自動化設備所屬運行環境的散熱效能系數的具體評估方法； 所述評估出電氣自動化設備所屬運行環境的散熱效能系數，具體評估過程為： 所述電氣自動化設備的運行環境參數包括電氣自動化設備所屬運行環境在環境監測周期內的平均溫度、電氣自動化設備所屬運行環境在環境監測周期內的空氣流動平均速度以及電氣自動化設備所屬運行環境在環境監測周期內的平均熱輻射強度； 獲取電氣自動化設備所屬表面檢測部位在環境監測周期內的平均溫度，并與電氣自動化設備所屬運行環境在環境監測周期內的平均溫度進行差值處理，處理結果與電氣自動化設備所屬運行環境在環境監測周期內的平均溫度進行比值處理，最終得到電氣自動化設備所屬運行環境在環境監測周期內的散熱效率值； 綜合評估電氣自動化設備所屬運行環境在環境監測周期內的散熱效率值、電氣自動化設備所屬運行環境在環境監測周期內的空氣流動平均速度以及電氣自動化設備所屬運行環境在環境監測周期內的平均熱輻射強度，得到電氣自動化設備所屬運行環境的散熱效能系數，所述電氣自動化設備所屬運行環境的散熱效能系數用于綜合量化電氣自動化設備所屬運行環境的散熱能力； 步驟二、數據收集裝置獲取電氣自動化設備的熱管理狀態參數，數據處理裝置利用人工智能第二方法分析出電氣自動化設備的熱管理異常指數，基于電氣自動化設備的熱管理異常指數判定是否對預設的電氣自動化設備的運行狀態參數控制集進行優化； 所述人工智能第二方法，表示電氣自動化設備的熱管理異常指數的具體分析方法； 所述分析出電氣自動化設備的熱管理異常指數，具體分析過程為： 所述電氣自動化設備的熱管理狀態參數包括電氣自動化設備所屬表面檢測部位在設備監測周期內的平均溫度、電氣自動化設備所屬內部檢測部位在設備監測周期內的平均溫度、電氣自動化設備所屬表面檢測部位在設備監測周期內的溫度增長率、電氣自動化設備所屬各內部檢測部位在設備監測周期內的溫度增長率、電氣自動化設備所屬表面檢測部位在設備監測周期內的平均熱流密度以及電氣自動化設備在設備監測周期內的功率密度； 將電氣自動化設備所屬各內部檢測部位在設備監測周期內的溫度增長率進行均值處理，得到電氣自動化設備所屬內部檢測部位在設備監測周期內的平均溫度增長率； 根據電氣自動化設備在設備監測周期內的功率密度，從電氣數據庫中匹配出電氣自動化設備所屬內部檢測部位在設備監測周期內的參考平均溫度增長率，將電氣自動化設備所屬內部檢測部位在設備監測周期內的參考平均溫度增長率與電氣自動化設備所屬內部檢測部位在設備監測周期內的平均溫度增長率依次進行差值、絕對值處理，處理結果與電氣自動化設備所屬內部檢測部位在設備監測周期內的參考平均溫度增長率進行比值處理，最終得到電氣自動化設備所屬內部檢測部位在設備監測周期內的溫度增長偏差率； 根據電氣自動化設備所屬內部檢測部位在設備監測周期內的平均溫度增長率，從電氣數據庫中匹配出電氣自動化設備所屬表面檢測部位在設備監測周期內的參考溫度增長率，將電氣自動化設備所屬表面檢測部位在設備監測周期內的溫度增長率與電氣自動化設備所屬表面檢測部位在設備監測周期內的參考溫度增長率依次進行差值、絕對值處理，處理結果與電氣自動化設備所屬表面檢測部位在設備監測周期內的參考溫度增長率進行比值處理，最終得到電氣自動化設備所屬表面檢測部位在設備監測周期內的溫度增長偏差率； 綜合分析電氣自動化設備所屬運行環境的散熱效能系數、電氣自動化設備所屬表面檢測部位在設備監測周期內的平均溫度、電氣自動化設備所屬內部檢測部位在設備監測周期內的平均溫度、電氣自動化設備所屬表面檢測部位在設備監測周期內的溫度增長偏差率、電氣自動化設備所屬內部檢測部位在設備監測周期內的溫度增長偏差率、電氣自動化設備所屬表面檢測部位在設備監測周期內的平均熱流密度以及電氣自動化設備在設備監測周期內的功率密度，得出電氣自動化設備的熱管理異常指數，所述電氣自動化設備的熱管理異常指數用于綜合量化電氣自動化設備的熱管理異常程度； 步驟三、控制裝置通過電氣自動化設備的運行狀態參數控制集對電氣自動化設備進行控制，數據收集裝置收集電氣自動化設備的運行狀態參數，數據處理裝置利用人工智能第三方法判定出電氣自動化設備的運行精度因子，基于電氣自動化設備的運行精度因子預測出電氣自動化設備的運行精度等級，反饋裝置基于電氣自動化設備的運行精度等級對電氣自動化設備狀態進行控制反饋； 所述人工智能第三方法，表示電氣自動化設備的運行精度因子的具體判定方法； 所述判定出電氣自動化設備的運行精度因子，具體判定過程為： 所述電氣自動化設備的運行狀態參數包括電氣自動化設備在運行監測周期內的各次行動軌跡曲線、電氣自動化設備在運行監測周期內的平均振動幅度以及電氣自動化設備在運行監測周期內的實時加速度； 從電氣數據庫中提取電氣自動化設備的參考行動軌跡曲線，將電氣自動化設備在運行監測周期內的各次行動軌跡曲線與電氣自動化設備的參考行動軌跡曲線進行重合比對，綜合得出電氣自動化設備在運行監測周期內的行動軌跡曲線偏差值； 將電氣自動化設備在運行監測周期內的實時運行加速度進行標準差處理，得到電氣自動化設備在運行監測周期內的運行加速度波動值； 綜合判定電氣自動化設備所屬運行環境的散熱效能系數、電氣自動化設備的熱管理異常指數、電氣自動化設備在運行監測周期內的行動軌跡曲線偏差值、電氣自動化設備在運行監測周期內的平均振動幅度以及電氣自動化設備在運行監測周期內的運行加速度波動值，得出電氣自動化設備的運行精度因子，所述電氣自動化設備的運行精度因子用于綜合量化電氣自動化設備的運行精準程度。

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