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申请/专利权人：江苏新元素数字科技有限公司

摘要：本发明公开了一种设备故障报警系统，涉及设备监控技术领域，该系统包括以下组成部分：环境参数监测模块、智能优化算法模块、报警执行与反馈模块和数据存储与分析模块；所述环境参数监测模块包括温度传感器、湿度传感器和电磁场强度传感器，用于实时监测包括设备所处的环境温度、湿度和电磁干扰的关键环境参数；本发明通过智能优化算法模块根据实时监测到的环境参数，自动调整报警系统的工作参数，以确保设备在不同环境下都能保持高效、稳定的运行状态，此外，通过数据存储与分析模块对海量数据的持续分析和挖掘，系统能够不断优化环境影响模型和智能优化算法模型，进一步提升其对不同环境条件的适应能力。

主权项：1.一种设备故障报警系统，其特征在于，该系统包括以下组成部分：环境参数监测模块、智能优化算法模块、报警执行与反馈模块和数据存储与分析模块；所述环境参数监测模块包括温度传感器、湿度传感器和电磁场强度传感器，用于实时监测包括设备所处的环境温度、湿度和电磁干扰的关键环境参数；所述智能优化算法模块内置智能优化算法，用于接收环境参数监测模块的数据，并根据预设的环境影响模型和算法逻辑，自动计算出不同环境条件下对设备状态和报警系统性能的影响程度；所述报警执行与反馈模块用于根据智能优化算法模块调整后的工作参数执行报警操作，若设备状态达到或超过调整后的报警阈值，则立即触发报警信号，并通过预设的通知方式通知相关人员；所述数据存储与分析模块用于存储设备的运行数据、环境参数数据以及报警记录信息，通过对这些数据进行分析和挖掘，不断优化智能优化算法模型；所述环境参数监测模块初始化传感器网络，包括温度传感器、湿度传感器和电磁场强度传感器，并设定传感器的采样频率和数据传输协议，此时传感器开始周期性采集设备所处环境的环境参数，包括温度、湿度和电磁场强度，并将采集到的环境参数数据通过预设的通信协议发送至智能优化算法模块进行处理；所述环境参数监测模块接收实时环境参数数据，根据预设的环境影响模型，将当前环境参数与模型进行匹配，确定当前环境对设备状态和报警系统性能的具体影响，基于环境影响的分析结果，通过卷积神经网络算法计算出在当前环境下应调整的报警系统工作参数，将计算得到的调整后的工作参数下发给报警执行与反馈模块，使其按照新的参数执行报警操作；所述智能优化算法模块通过卷积神经网络算法计算出在当前环境下应调整的报警系统工作参数，具体地，接收环境参数监测模块提供的数据作为卷积神经网络的输入，该卷积神经网络包含至少一个卷积层，一个池化层，以及至少一个全连接层，对于卷积层，输出特征图表示为：，其中，是第层在位置的输出值，是卷积核的权重，是偏置项，是激活函数，经过多个卷积层和池化层后，得到最终的特征表示，输入到全连接层进行计算，全连接层的输出表示为：，其中，是权重矩阵，是卷积层的输出特征向量，是偏置向量，最终，得到调整的报警系统工作参数表示为，其中，是一个映射函数，将全连接层的输出映射到实际的工作参数空间，最终输出为应调整的报警系统工作参数的预测值。

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