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龍圖騰網獲悉常德富博智能科技有限公司申請的專利一種基于動態溫度監測的電子線束智能耐高溫測試方法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：CN120254465B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510735930.X，技術領域涉及：G01R31/00；該發明授權一種基于動態溫度監測的電子線束智能耐高溫測試方法是由張淵;張濤;夏蛟;劉杰;唐名良設計研發完成，并于2025-06-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于動態溫度監測的電子線束智能耐高溫測試方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于動態溫度監測的電子線束智能耐高溫測試方法，該方法通過傳感器陣列采集多區域溫度數據，針對溫度變化率較高的區域動態調整測點密度和采樣頻率；對于局部高溫區域，本發明增加采樣點并觸發高溫微變監測機制，實時記錄溫度微小變化；根據溫度梯度變化趨勢，本發明提取關鍵區域動態調整參數，優化測點密度分布；同時，本發明還考慮計算資源的優化利用，對溫度穩定區域適當降低測點密度；通過持續監測和算法參數優化，本發明最終實現了穩定的高溫評測，將溫度評測誤差控制在1℃以內。這種動態自適應的溫度監測方法顯著提高了電子線束運行時的溫度監測精度和效率。

本發明授權一種基于動態溫度監測的電子線束智能耐高溫測試方法在權利要求書中公布了：1.一種基于動態溫度監測的電子線束智能耐高溫測試方法，其特征在于，所述方法包括： S1，通過傳感器陣列采集電子線束運行時多區域溫度值，針對溫度變化率超過平均值1.5倍的區域標記初始測點位置，得到溫度分布基礎數據集； S2，從溫度分布基礎數據集計算各區域溫度變化率，若溫度變化率超過第一變化率閾值，則將對應區域測點密度提高50%，確定動態測點密度分布方案； S3，根據動態測點密度分布方案調整測點間隔，針對溫度變化率超過第一變化率閾值的區域獲取每秒一次的高頻率采集指令，得到實時調整后的測點布局數據； S4，從實時調整后的測點布局數據執行數據采集，針對溫度超過第一溫度閾值的局部高溫區域增加一倍采樣點，若溫度超出第二溫度閾值，則觸發高溫微變監測機制每秒記錄一次微小變化，得到高溫微變特征數據； S5，根據高溫微變特征數據分析溫度梯度變化趨勢，從溫度梯度大于溫度梯度閾值的區域提取關鍵區域動態調整參數，確定優化后的測點密度分布； S6，從優化后的測點密度分布重新配置計算資源，若計算資源占用低于資源閾值，則將溫度變化率低于第二變化率閾值的穩定區域測點密度降低30%，得到資源優化后的采集方案； S7，根據資源優化后的采集方案持續監測溫度場變化，從高溫微變幅度低于幅度閾值的區域判斷穩定狀態，得到最終的測點間隔調整數據； 此步驟還包括： 步驟S71，通過采集方案獲取溫度場變化數據，針對高溫區域提取微變幅度特征； 步驟S72，從高溫微變幅度數據中判斷是否低于幅度閾值，若低于幅度閾值，則確定區域達到穩定狀態； 步驟S73，基于穩定狀態區域的溫度分布特征，計算測點間隔的初步調整值； 步驟S74，采用持續監測數據驗證測點間隔調整值，通過比較調整前后的溫度變化幅度，確定調整值的準確性； 步驟S75，針對調整值進行資源優化處理，生成優化后的測點分布方案； 步驟S76，根據優化后的測點分布方案更新采集方案，獲取最終的溫度場監測數據； 步驟S77，從最終監測數據中提取溫度變化趨勢特征，判斷溫度場穩定狀態的持續性； 在資源優化后的采集方案中，首先通過分布式溫度傳感器網絡實時監測溫度場的變化，采樣頻率設置為每分鐘一次，針對采集到的溫度數據，采用滑動平均算法進行預處理，接著，基于預處理后的數據，使用高斯濾波算法對溫度場進行平滑處理，通過對比連續時間點的溫度場數據，計算每個區域的溫度變化幅度，當某一區域的溫度變化幅度連續30分鐘低于5℃時，判定該區域已達到穩定狀態,對于穩定區域，采用動態調整算法優化測點間隔，具體方法為：將初始測點間隔從5米調整為10米，同時引入基于溫度梯度的自適應調整機制，當溫度梯度低于1℃米時，測點間隔進一步擴大至15米； S8，從最終的測點間隔調整數據更新傳感器陣列采集頻率，針對溫度變化率和局部高溫特征協同優化算法參數，設定高斯濾波的標準差為2℃,通過多次迭代優化,使溫度評測誤差低于1℃，得到穩定高溫評測數據。

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