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龍圖騰網(wǎng)獲悉四川鐵道職業(yè)學(xué)院申請的專利一種利用紫外光與紅外成像融合的受電弓燃弧異常檢測與預(yù)警方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120214525B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510694920.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01R31/12；該發(fā)明授權(quán)一種利用紫外光與紅外成像融合的受電弓燃弧異常檢測與預(yù)警方法是由黃翎峰;龍明貴;朱俐;游錢炳;歐東方;肖尚輝設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種利用紫外光與紅外成像融合的受電弓燃弧異常檢測與預(yù)警方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及異常檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種利用紫外光與紅外成像融合的受電弓燃弧異常檢測與預(yù)警方法，包括實(shí)時采集受電弓區(qū)域的紫外光譜信號，提取燃弧特征數(shù)據(jù)；獲取受電弓及接觸網(wǎng)的紅外溫度分布圖像，并提取溫度異常區(qū)域數(shù)據(jù)；將燃弧特征數(shù)據(jù)與溫度異常區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行時間戳同步和空間坐標(biāo)映射，生成時空對齊的融合數(shù)據(jù)集；基于融合數(shù)據(jù)集，計(jì)算燃弧特征數(shù)據(jù)與溫度異常區(qū)域數(shù)據(jù)的時空相似度，輸出燃弧?溫度關(guān)聯(lián)指數(shù)；構(gòu)建高斯混合模型，動態(tài)判斷異常等級；當(dāng)異常等級超過預(yù)設(shè)閾值時，觸發(fā)分級預(yù)警信號，并生成包括燃弧位置與溫度異常范圍的故障定位報(bào)告。本發(fā)明具備較高的工程實(shí)用性，對于保障軌道交通供電系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。

本發(fā)明授權(quán)一種利用紫外光與紅外成像融合的受電弓燃弧異常檢測與預(yù)警方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種利用紫外光與紅外成像融合的受電弓燃弧異常檢測與預(yù)警方法，其特征在于，包括以下線性遞進(jìn)步驟： S1：通過紫外傳感器陣列實(shí)時采集受電弓區(qū)域的紫外光譜信號，提取燃弧特征數(shù)據(jù)，所述燃弧特征數(shù)據(jù)包括燃弧持續(xù)時間、光譜峰值及頻域能量占比； S2：利用紅外熱像儀獲取受電弓及接觸網(wǎng)的紅外溫度分布圖像，并基于邊緣檢測與形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算提取溫度異常區(qū)域數(shù)據(jù)，排除環(huán)境熱源干擾； S3：將S1的燃弧特征數(shù)據(jù)與S2的溫度異常區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行時間戳同步和空間坐標(biāo)映射，生成時空對齊的融合數(shù)據(jù)集； S4：基于融合數(shù)據(jù)集，通過加權(quán)歐氏距離計(jì)算燃弧特征數(shù)據(jù)與溫度異常區(qū)域數(shù)據(jù)的時空相似度，輸出燃弧-溫度關(guān)聯(lián)指數(shù)； S5：根據(jù)歷史故障案例庫構(gòu)建高斯混合模型，通過輸入燃弧-溫度關(guān)聯(lián)指數(shù)、溫度梯度及歷史故障概率，動態(tài)判斷異常等級； S6：當(dāng)異常等級超過預(yù)設(shè)閾值時，觸發(fā)分級預(yù)警信號，并生成包括燃弧位置與溫度異常范圍的故障定位報(bào)告； 所述S4包括： S41，特征向量構(gòu)建：基于時空對齊的融合數(shù)據(jù)集中對應(yīng)時間和空間位置，分別提取燃弧特征向量與紅外溫度特征向量； S42，時空相似度計(jì)算與關(guān)聯(lián)指數(shù)輸出：采用加權(quán)歐氏距離計(jì)算歸一化后紫外與紅外特征向量之間的相似度，并將相似度距離通過反比函數(shù)轉(zhuǎn)換為“燃弧-溫度關(guān)聯(lián)指數(shù)”； 所述S5包括： S51，高斯混合模型訓(xùn)練：基于歷史受電弓燃弧故障案例庫，構(gòu)建以燃弧-溫度關(guān)聯(lián)指數(shù)、溫度梯度及歷史故障概率為特征輸入的高斯混合模型； S52，異常等級動態(tài)判定：將當(dāng)前監(jiān)測時刻的三維特征輸入至訓(xùn)練完成的高斯混合模型中，通過計(jì)算各高斯分量的后驗(yàn)概率，綜合輸出該時刻的異常等級； 根據(jù)所屬高斯成分的危險(xiǎn)等級標(biāo)簽，輸出異常等級。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人四川鐵道職業(yè)學(xué)院，其通訊地址為：611732 四川省成都市郫縣安德鎮(zhèn)彭溫路399號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。