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龙图腾网获悉国能吉林江南热电有限公司申请的专利基于多源感知与边缘计算的火电厂输煤系统智能监控系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121659091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610130999.4，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权基于多源感知与边缘计算的火电厂输煤系统智能监控系统是由朱振林;荆涛;隋秀坤;李锐;闫中显设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源感知与边缘计算的火电厂输煤系统智能监控系统在说明书摘要公布了：本发明属于工业控制技术领域，公开了基于多源感知与边缘计算的火电厂输煤系统智能监控系统；包括通过异构传感器阵列采集多模态感知数据，使用物理约束关联模型对视觉、声学、振动、温度、电流等跨模态特征进行深度协同提取，并据此动态识别设备异常模式；并引入分层融合分析架构，为故障诊断提供多级置信度保障。通过数字孪生驱动的仿真推演机制，能够在控制策略执行前预评估系统响应，优选综合性能最优方案，保证控制决策的可靠性；本发明还实现了状态偏差实时反馈的增量修正机制，避免模型失配导致的控制偏离；且使输煤链路的每个异常征兆都能被精准捕获并自适应处置，显著提升了系统安全性与运维智能化水平。

本发明授权基于多源感知与边缘计算的火电厂输煤系统智能监控系统在权利要求书中公布了：1.基于多源感知与边缘计算的火电厂输煤系统智能监控系统，其特征在于，包括： 多源数据采集模块，用于根据部署的异构传感器阵列对输煤链路进行多模态数据采集，得到多源感知数据；所述多源感知数据包括视觉图像序列、设备声学信号、温度分布数据、振动时序数据以及电流波形数据； 数据预处理模块，用于对所述多源感知数据进行环境干扰补偿，得到多源净化数据，并对所述多源净化数据进行跨模态特征的深度协同提取，得到协同特征集； 协同特征集的获取过程包括： 对净化后的视觉图像内的运动目标进行时空分割和多尺度分解，识别并重构运动目标的完整空间形态特征； 基于小波包分解和短时傅里叶变换对净化后的设备声学信号进行联合时频分析，识别并提取设备旋转部件的基频成分与故障调制成分； 对净化后的温度分布数据进行热异常区域的空间演化分析，并反演热源位置与强度，生成热异常传播特征； 对净化后的振动时序数据进行经验模态分解，并基于其确定振动时序数据中振动能量在时频平面的分布特征； 对净化后的电流波形数据进行负载波动模式识别，并结合电流波形数据的负载功率谱密度提取负载波动特征； 基于所提取的跨模态特征构建互信息矩阵，构建物理约束关联模型，并基于其对互信息矩阵进行特征投影变换，得到协同特征集；所述跨模态特征包括完整空间形态特征、基频成分与故障调制成分、热异常传播特征、负载波动特征和振动能量在时频平面的分布特征； 边缘决策模块，用于构建分层融合分析架构，并结合协同特征集进行异常事件识别和深度分析，得到输煤链路的全局运行状态； 智能控制与反馈模块，用于根据全局运行状态对当前输煤链路的运行状态进行递进式诊断与传播路径推演，并通过仿真推演生成用于输煤链路的自适应控制策略；将自适应控制策略转化为控制指令并下发至输煤链路的控制机构。

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