摘要
本发明公开了一种风机塔基气体监测预警方法,涉及风力发电设备安全监测技术领域,包括在风机塔基的关键区域布置多类型气体传感器网络,用于检测目标物的浓度,利用基于多模态数据融合的传感器数据采集方法;在数据处理单元中,对气体浓度数据进行预处理,并基于分层模糊逻辑算法对数据进行初步风险评估;在初步风险评估的基础上,使用基于深度学习的自适应神经网络模型进行高级气体浓度预测,结合环境参数和历史数据动态调整各类气体的预警阈值;启动应对策略模块,根据预警信号的级别自动实施综合应对策略。本发明通过对风机塔基内部不同气体的实时监测与预警,建立了一套精细化的多级预警与应对策略体系。
技术关键词
气体传感器
监测预警方法
移动式传感器
时序关联分析
多模态数据融合
模糊逻辑算法
数据处理单元
策略
智能调度模型
内部通风系统
加权平均模型
神经网络模型
ARIMA模型
风机
远程监控中心
动态
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多模态数据分析
生成优化建议
多模态数据融合
数据采集模块
策略
分布式传感器网络
管网拓扑结构
监测预警方法
智能分析决策
LSTM神经网络
情绪调控系统
深度学习神经网络算法
虚拟现实场景
光学追踪系统
虚拟现实设备
环境监测数据
监测预警方法
异常信号
监测预警系统
非线性特征
协同故障诊断方法
云端服务器
多智能体协同
多智能体系统
分布式训练