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龙图腾网获悉中煤科工集团重庆研究院有限公司申请的专利基于机器学习的测温主机光纤受力异常故障识别方法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：CN115541061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211241547.1，技术领域涉及：G01K15/00；该发明授权基于机器学习的测温主机光纤受力异常故障识别方法是由王博文;张书林;周德胜;李军;槐利;赵庆川;罗前刚;梁光清;但强;吴科;周妮设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的测温主机光纤受力异常故障识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习的测温主机光纤受力异常故障识别方法，属于计算机领域。该方法为：建立RBF神经网络模型，将RBF神经网络模型算法置入单片机ROM，通过打开开关变量启动自学习的方法训练网络模型；设置样本数量N，在实验室模拟测温主机的工作环境，用加热器将测温主机的光纤的一个或多个点加热；在加热的过程中，持续采集测温点的Pa,Ps,To数据作为模型输入样本；对测温主机单片机内部的RBF网络模型进行在线学习，学习完成后将模型参数保存至ROM中；得出温度异常的结果向量，来判断当前的温度数据是否异常，如果RBF神经网络模型判断出当期的温度数据为异常，则输出异常告警或对当前的异常温度数据进行过滤。

本发明授权基于机器学习的测温主机光纤受力异常故障识别方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的测温主机光纤受力异常故障识别方法，其特征在于：该方法为： 令斯托克斯光光强数值为Pa，反斯托克斯光光强数值为Ps，通过换算将Pa，Ps数据换算为温度数据To，当光纤测温主机敷设的光纤受到外力挤压时，Pa和Ps数据会出现异常，导致输出的温度数据To出现异常，有： To＝fPa,Ps1 建立RBF神经网络模型，输入向量Xl包括三个分量Pa,Ps,To,即Xl＝{Pa,Ps,To}，其中l＝1,2,3...N，N是输入样本数量；输出向量为Y＝{y}，y的取值范围为0％～100％，表示光纤受到外力后输出温度数据To为异常值的概率； 将所述RBF神经网络模型算法置入单片机ROM，通过打开开关变量启动自学习的方法训练网络模型； 设置样本数量N，在实验室模拟测温主机的工作环境，用加热器将测温主机的光纤的一个或多个点加热；在加热的过程中，持续采集测温点的Pa,Ps,To数据作为模型输入样本；用采集的样本对测温主机单片机内部的RBF网络模型进行在线学习，学习完成后将模型参数保存至ROM中；当测温主机处于正常工作状态时，将采集的Pa,Ps及温度数据To通过滑动窗口的方式实时输入RBF神经网络模型，并得出温度异常的结果向量Y＝{y}，根据y来判断当前的温度数据是否异常，如果RBF神经网络模型判断出当期的温度数据为异常，则输出异常告警或对当前的异常温度数据进行过滤。

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