一种基于多光谱融合的风电机舱火灾早期预警装置及方法

本发明公开了一种基于多光谱融合的风电机舱火灾早期预警装置及方法，针对现有技术中单光谱探测误报率高、运动伪影补偿不足、瞬态火情捕捉滞后的缺陷，构建多光谱协同分析架构：通过可见光、红外与紫外传感器同步采集机舱数据，结合主轴转速信号构建热变形动态补偿模型，实现亚像素级运动伪影消除；采用改进型三维卷积神经网络提取烟雾扩散轨迹、温度传导趋势及电弧脉冲特征，通过跨模态注意力机制与图神经网络实现多源特征自适应融合；建立油污反射光谱指纹库进行误报过滤，最终依据环境自适应阈值触发三级预警。该方法可以大幅缩短电气短路检测时间，有效降低误报率，提前预警阴燃火情，解决了复杂机舱环境下早期火灾精准识别的行业难题。