搭载自动灭火防护系统的无线测温预警型高压控制系统的制作方法

本发明涉及自动灭火，尤其涉及搭载自动灭火防护系统的无线测温预警型高压控制系统。

背景技术：

1、自动灭火技术领域专注于结合先进的自动灭火技术与安全监控系统，以提高火灾应急响应的效率和准确性，在这个领域内，重点是开发能够及时检测火灾危险并自动启动灭火程序的系统，这些系统通常包括热感应器件、无线传输技术、自动控制机制，以及与之配套的灭火装置，在诸如高压电气设备、工业设施以及公共建筑等高风险场所中尤为重要。

2、搭载自动灭火防护系统的无线测温预警型高压控制系统的目的在于提供一种综合性的安全解决方案，用于实时监控高压设备的温度，并在检测到异常升温时自动激活灭火系统，其目标是减少火灾发生的风险，保护设备和人员安全，同时减少由于高压设备故障或操作失误导致的火灾事故，为了实现这一目标，通常会使用温度感应器持续监测高压设备的运行温度，通过无线网络将数据传输到中央控制系统，当系统检测到温度超过预设阈值时，会自动触发灭火机制，迅速采取措施控制或扑灭火情。

3、传统高压控制系统通常缺乏高效的多源数据集成和深度学习分析能力，导致环境监测和风险预警的准确度不足，无法实时有效地响应潜在的安全威胁，传统系统在智能调节和预测性维护方面的能力有限，无法自动调整运行参数或预测并规避未来的风险，这增加了系统的维护难度和故障率，缺乏先进的机器视觉监控和自动灭火响应机制，也使得传统系统在火灾等紧急情况下的应对措施不够迅速和有效，传统系统在能源管理和故障诊断方面的技术也相对落后，这不仅影响了系统的能效和性能，也降低了整体的运行稳定性和安全性。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的搭载自动灭火防护系统的无线测温预警型高压控制系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：搭载自动灭火防护系统的无线测温预警型高压控制系统包括数据采集模块、深度学习分析模块、风险评估模块、智能调节模块、预测性维护模块、机器视觉监控模块、自动灭火系统模块、故障诊断模块、能源管理模块；

3、所述数据采集模块基于高压柜的环境监测，采用数据融合算法和传感器网络技术，进行温度、湿度、电流强度、环境变量多源数据收集，并进行噪声过滤和数据标准化处理，生成实时环境数据；

4、所述深度学习分析模块基于实时环境数据，采用卷积神经网络和循环神经网络算法，进行数据分析和模式识别，生成分析报告；

5、所述风险评估模块基于分析报告，采用贝叶斯网络和风险矩阵分析法，进行火灾安全风险评估，生成风险评级；

6、所述智能调节模块基于风险评级，利用模糊逻辑控制器和pid控制算法，调节高压柜运行参数，生成调节策略；

7、所述预测性维护模块基于调节策略，结合时间序列分析和支持向量回归，预测风险并制定维护措施，生成预防维护方案；

8、所述机器视觉监控模块基于预防维护方案，应用图像识别算法和机器视觉算法，监控高压柜区域，生成监控数据；

9、所述自动灭火系统模块基于监控数据和风险评级，运用自动决策系统和紧急响应算法，启动灭火程序，生成灭火响应；

10、所述故障诊断模块基于灭火响应和预防维护方案，采用故障树分析和数据驱动的诊断技术，识别故障，生成故障诊断报告；

11、所述能源管理模块基于故障诊断报告和调节策略，使用能耗分析算法和性能优化模型，分析能源消耗并优化性能，生成能源效率报告；

12、所述实时环境数据包括环境温湿度、电流强度、环境变量参数，所述分析报告包括数据的时间序列分析、风险模式识别及预测结果，所述风险评级具体指风险的概率和严重程度的量化评估，所述调节策略包括对温度、电流参数的调整，所述预防维护方案具体为定期检查、维修时间的安排和故障的预警提示，所述监控数据具体指实时获取的视频图像数据及分析结果，所述故障诊断报告包括故障的类型、原因和维修措施，所述能源效率报告具体指能耗数据、性能指标和优化方案。

13、作为本发明的进一步方案，所述数据采集模块包括温湿度监测子模块、电流监测子模块、环境数据采集子模块；

14、所述温湿度监测子模块基于高压柜的环境监测，采用包括加权平均法和模糊逻辑技术的数据融合算法和包括无线传感器网络和多点监测系统的传感器网络技术，进行温度、湿度数据收集，并进行噪声过滤和数据标准化处理，生成温湿度监测数据；

15、所述电流监测子模块基于温湿度监测数据，利用快速采样技术和信号调节器，整合温湿度和电流信息，生成电流监测数据；

16、所述环境数据采集子模块基于电流监测数据，采用多变量分析和主成分分析，整合环境数据，生成实时环境数据。

17、作为本发明的进一步方案，所述深度学习分析模块包括数据处理子模块、模式识别子模块、预测分析子模块；

18、所述数据处理子模块基于实时环境数据，采用数据预处理技术，进行数据清洗、归一化处理和特征提取，生成预处理数据；

19、所述模式识别子模块基于预处理数据，运用卷积神经网络，进行模式识别，生成模式识别结果；

20、所述预测分析子模块基于模式识别结果，应用循环神经网络进行预测分析，生成分析报告。

21、作为本发明的进一步方案，所述风险评估模块包括风险计算子模块、风险指标子模块、安全预警子模块；

22、所述风险计算子模块基于分析报告，使用贝叶斯网络进行风险计算，生成风险计算数据；

23、所述风险指标子模块基于风险计算数据，运用包括风险熵法和敏感性分析的风险指标算法，进行风险评估，生成风险指标；

24、所述安全预警子模块基于风险指标，采用风险矩阵分析法，生成风险评级。

25、作为本发明的进一步方案，所述智能调节模块包括参数调节子模块、实时监控子模块、自适应算法子模块；

26、所述参数调节子模块基于风险评级，采用模糊逻辑控制器和pid控制算法，进行高压柜运行参数调节，生成参数调节数据；

27、所述实时监控子模块基于参数调节数据，应用包括实时数据流分析和状态监测算法的实时监控技术，对高压柜的运行状态进行监控，生成运行数据；

28、所述自适应算法子模块基于运行数据，运用包括自调节参数技术和动态系统响应调整技术的自适应控制策略，生成调节策略。

29、作为本发明的进一步方案，所述预测性维护模块包括维护策略子模块、趋势预测子模块、维护建议子模块；

30、所述维护策略子模块基于调节策略，采用维护决策算法，制定维护策略，生成维护策略数据；

31、所述趋势预测子模块基于维护策略数据，利用时间序列分析和支持向量回归，进行未来风险预测，生成趋势预测报告；

32、所述维护建议子模块基于趋势预测报告，采用包括故障概率分析和维护优先级分配算法的预测性维护模型，生成预防维护方案。

33、作为本发明的进一步方案，所述机器视觉监控模块包括图像采集子模块、特征分析子模块、监控反馈子模块；

34、所述图像采集子模块基于预防维护方案，应用数字成像技术和高动态范围成像，结合实时图像获取系统，进行高压柜区域图像采集，生成图像采集数据；

35、所述特征分析子模块基于图像采集数据，运用包括图像分割和特征点提取技术的图像处理算法，结合卷积神经网络，对图像进行分析，生成特征分析结果；

36、所述监控反馈子模块基于特征分析结果，利用实时反馈系统，对高压柜的安全状态进行实时监控和反馈，生成监控数据。

37、作为本发明的进一步方案，所述自动灭火系统模块包括灭火策略子模块、紧急响应子模块、灭火执行子模块；

38、所述灭火策略子模块基于监控数据和风险评级，采用自动决策系统和灭火场景模拟技术，制定灭火策略，生成灭火策略数据；

39、所述紧急响应子模块基于灭火策略数据，运用紧急响应算法，快速响应火灾事件，生成紧急响应策略；

40、所述灭火执行子模块基于紧急响应策略，应用灭火执行控制技术，启动灭火程序，生成灭火响应。

41、作为本发明的进一步方案，所述故障诊断模块包括故障检测子模块、故障分析子模块、措施生成子模块；

42、所述故障检测子模块基于灭火响应和预防维护方案，采用故障树分析和数据驱动的诊断技术，进行故障初步识别，生成故障检测结果；

43、所述故障分析子模块基于故障检测结果，运用故障原因分析技术，分析故障原因，生成故障分析报告；

44、所述措施生成子模块基于故障分析报告，采用措施生成算法，制定修复和预防措施，生成故障诊断报告。

45、作为本发明的进一步方案，所述能源管理模块包括能耗监测子模块、性能优化子模块、能源调度子模块；

46、所述能耗监测子模块基于故障诊断报告和调节策略，使用能耗分析算法，对系统的能源消耗进行分析，生成能耗监测数据；

47、所述性能优化子模块基于能耗监测数据，运用性能优化模型，优化系统性能，减少能源消耗，生成性能优化方案；

48、所述能源调度子模块基于性能优化方案，应用能源调度技术，分配和利用能源资源，生成能源效率报告。

49、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

50、本发明中，通过集成数据采集模块和深度学习分析模块，系统能够实现高效的多源数据收集和智能化的数据处理，提供更准确的环境监测和模式识别，大幅提高了系统对潜在风险的预警能力，尤其是在火灾安全方面，结合智能调节模块和预测性维护模块，系统不仅能够根据实时数据自动调节运行参数，还能预测未来的风险并及时制定维护策略，从而显著提高了运行效率和安全性，机器视觉监控模块和自动灭火系统模块的加入，使得系统在监控和灭火响应上更为迅速和精准，大大降低了潜在的火灾风险，故障诊断模块和能源管理模块的整合，不仅增强了系统的故障检测和诊断能力，还优化了能源利用效率，确保了系统长期稳定和可持续运行。