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龙图腾网获悉江苏安全技术职业学院申请的专利基于人工智能的电气自动化设备状态预测方法及其装置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：CN120234630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510671665.3，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权基于人工智能的电气自动化设备状态预测方法及其装置是由刘天涯;段焜设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的电气自动化设备状态预测方法及其装置在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体公开基于人工智能的电气自动化设备状态预测方法及其装置，该方法通过精准采集并分析设备的运行环境参数，能够实时评估散热效能，有效监控电气自动化设备的热管理状态，利用先进的人工智能算法，迅速识别出热管理异常，及时预警潜在故障，降低了因突发故障导致的电气自动化设备生产中断风险，此外，通过对电气自动化设备运行状态参数的智能分析，能动态优化控制策略，确保电气自动化设备处于最佳运行状态，同时还能准确预测电气自动化设备的运行精度等级，为精准控制提供科学依据，进一步提升了电气自动化设备的运行精度。

本发明授权基于人工智能的电气自动化设备状态预测方法及其装置在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的电气自动化设备状态预测方法，其特征在于，包括： 步骤一、数据收集装置采集电气自动化设备的运行环境参数，数据处理装置利用人工智能第一方法评估出电气自动化设备所属运行环境的散热效能系数； 所述人工智能第一方法，表示电气自动化设备所属运行环境的散热效能系数的具体评估方法； 所述评估出电气自动化设备所属运行环境的散热效能系数，具体评估过程为： 所述电气自动化设备的运行环境参数包括电气自动化设备所属运行环境在环境监测周期内的平均温度、电气自动化设备所属运行环境在环境监测周期内的空气流动平均速度以及电气自动化设备所属运行环境在环境监测周期内的平均热辐射强度； 获取电气自动化设备所属表面检测部位在环境监测周期内的平均温度，并与电气自动化设备所属运行环境在环境监测周期内的平均温度进行差值处理，处理结果与电气自动化设备所属运行环境在环境监测周期内的平均温度进行比值处理，最终得到电气自动化设备所属运行环境在环境监测周期内的散热效率值； 综合评估电气自动化设备所属运行环境在环境监测周期内的散热效率值、电气自动化设备所属运行环境在环境监测周期内的空气流动平均速度以及电气自动化设备所属运行环境在环境监测周期内的平均热辐射强度，得到电气自动化设备所属运行环境的散热效能系数，所述电气自动化设备所属运行环境的散热效能系数用于综合量化电气自动化设备所属运行环境的散热能力； 步骤二、数据收集装置获取电气自动化设备的热管理状态参数，数据处理装置利用人工智能第二方法分析出电气自动化设备的热管理异常指数，基于电气自动化设备的热管理异常指数判定是否对预设的电气自动化设备的运行状态参数控制集进行优化； 所述人工智能第二方法，表示电气自动化设备的热管理异常指数的具体分析方法； 所述分析出电气自动化设备的热管理异常指数，具体分析过程为： 所述电气自动化设备的热管理状态参数包括电气自动化设备所属表面检测部位在设备监测周期内的平均温度、电气自动化设备所属内部检测部位在设备监测周期内的平均温度、电气自动化设备所属表面检测部位在设备监测周期内的温度增长率、电气自动化设备所属各内部检测部位在设备监测周期内的温度增长率、电气自动化设备所属表面检测部位在设备监测周期内的平均热流密度以及电气自动化设备在设备监测周期内的功率密度； 将电气自动化设备所属各内部检测部位在设备监测周期内的温度增长率进行均值处理，得到电气自动化设备所属内部检测部位在设备监测周期内的平均温度增长率； 根据电气自动化设备在设备监测周期内的功率密度，从电气数据库中匹配出电气自动化设备所属内部检测部位在设备监测周期内的参考平均温度增长率，将电气自动化设备所属内部检测部位在设备监测周期内的参考平均温度增长率与电气自动化设备所属内部检测部位在设备监测周期内的平均温度增长率依次进行差值、绝对值处理，处理结果与电气自动化设备所属内部检测部位在设备监测周期内的参考平均温度增长率进行比值处理，最终得到电气自动化设备所属内部检测部位在设备监测周期内的温度增长偏差率； 根据电气自动化设备所属内部检测部位在设备监测周期内的平均温度增长率，从电气数据库中匹配出电气自动化设备所属表面检测部位在设备监测周期内的参考温度增长率，将电气自动化设备所属表面检测部位在设备监测周期内的温度增长率与电气自动化设备所属表面检测部位在设备监测周期内的参考温度增长率依次进行差值、绝对值处理，处理结果与电气自动化设备所属表面检测部位在设备监测周期内的参考温度增长率进行比值处理，最终得到电气自动化设备所属表面检测部位在设备监测周期内的温度增长偏差率； 综合分析电气自动化设备所属运行环境的散热效能系数、电气自动化设备所属表面检测部位在设备监测周期内的平均温度、电气自动化设备所属内部检测部位在设备监测周期内的平均温度、电气自动化设备所属表面检测部位在设备监测周期内的温度增长偏差率、电气自动化设备所属内部检测部位在设备监测周期内的温度增长偏差率、电气自动化设备所属表面检测部位在设备监测周期内的平均热流密度以及电气自动化设备在设备监测周期内的功率密度，得出电气自动化设备的热管理异常指数，所述电气自动化设备的热管理异常指数用于综合量化电气自动化设备的热管理异常程度； 步骤三、控制装置通过电气自动化设备的运行状态参数控制集对电气自动化设备进行控制，数据收集装置收集电气自动化设备的运行状态参数，数据处理装置利用人工智能第三方法判定出电气自动化设备的运行精度因子，基于电气自动化设备的运行精度因子预测出电气自动化设备的运行精度等级，反馈装置基于电气自动化设备的运行精度等级对电气自动化设备状态进行控制反馈； 所述人工智能第三方法，表示电气自动化设备的运行精度因子的具体判定方法； 所述判定出电气自动化设备的运行精度因子，具体判定过程为： 所述电气自动化设备的运行状态参数包括电气自动化设备在运行监测周期内的各次行动轨迹曲线、电气自动化设备在运行监测周期内的平均振动幅度以及电气自动化设备在运行监测周期内的实时加速度； 从电气数据库中提取电气自动化设备的参考行动轨迹曲线，将电气自动化设备在运行监测周期内的各次行动轨迹曲线与电气自动化设备的参考行动轨迹曲线进行重合比对，综合得出电气自动化设备在运行监测周期内的行动轨迹曲线偏差值； 将电气自动化设备在运行监测周期内的实时运行加速度进行标准差处理，得到电气自动化设备在运行监测周期内的运行加速度波动值； 综合判定电气自动化设备所属运行环境的散热效能系数、电气自动化设备的热管理异常指数、电气自动化设备在运行监测周期内的行动轨迹曲线偏差值、电气自动化设备在运行监测周期内的平均振动幅度以及电气自动化设备在运行监测周期内的运行加速度波动值，得出电气自动化设备的运行精度因子，所述电气自动化设备的运行精度因子用于综合量化电气自动化设备的运行精准程度。

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