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龙图腾网获悉浙江数智交院科技股份有限公司申请的专利一种基于激光测振的隧道风机监测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：CN120120281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510615119.8，技术领域涉及：F04D27/00；该发明授权一种基于激光测振的隧道风机监测方法是由王益维;高能;吴蓉;朱福会;李勇达;陈之锴设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于激光测振的隧道风机监测方法在说明书摘要公布了：本发明为一种基于激光测振的隧道风机监测方法，涉及计算机处理技术领域，包括如下步骤：S01、通过激光检测仪器持续获取隧道风机在运行过程中的扇叶轨迹数据；S02、利用安装在隧道风机上预设点位的激光测距仪实时捕捉扇叶运动的图像数据；S03、采用智能算法分析所述扇叶轨迹数据是否偏离正常范围并在所述图像数据中标记异常区域。该发明通过实时采集和分析隧道风机扇叶的轨迹数据和图像信息，可以及时发现潜在的故障和问题，提高监测的准确性和效率，同时也可以实现隧道风机运行状态的远程监控和预警，为隧道风机的维护和管理提供科学依据，降低维护成本，提高隧道的安全性和运营效率。

本发明授权一种基于激光测振的隧道风机监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于激光测振的隧道风机监测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S01、通过激光检测仪器持续获取隧道风机在运行过程中的扇叶轨迹数据； S02、利用安装在隧道风机上预设点位的激光测距仪实时捕捉扇叶运动的图像数据； S03、采用智能算法分析所述扇叶轨迹数据是否偏离正常范围并在所述图像数据中标记异常区域，在异常区域边界设置监测点并计算每个监测点的最大允许偏差值ADmax； S04、采用机器学习算法根据历史运行日志计算预计偏差变化率，以及每个监测点的偏差阈值ADpre，再根据所述扇叶轨迹数据的变化情况得到实际偏差变化率DRnow和变化方向FXnow； S05、当获取的所述实际偏差变化率DRnow超过对应监测点的偏差阈值时，则触发报警机制； S06、将多个所述监测点的偏差阈值ADpre以及隧道风机的工作状态，记录监测结果并存入历史运行日志中； 所述步骤S03中所述计算每个监测点的最大允许偏差值，还包括： S35、将第一异常区和第二异常区合并后作为异常融合区，将所述异常融合区与所述扇叶轨迹数据图像的重叠区域作为最终异常区域；在所述最终异常区域的边界线上均匀设置N个监测点，分别计算每个监测点与隧道风机轴心之间的实际距离，然后再根据激光测距仪的精度和测量范围，计算得到每个监测点的最大允许偏差值ADmax； 所述步骤S04中得到所述实际偏差变化率和变化方向，包括： S42、将训练集代入线性回归模型训练后得到表达式，然后再将获取最终异常区域abnormalnow的面积并代入表达式，计算得到预计平均转速，再根据隧道风机转速与扇叶轨迹数据偏差之间的关系，代入计算得到预计偏差变化率DRexp； S43、计算所有监测点的最大允许偏差值ADmax的平均值ADave，再将每个所述监测点的最大允许偏差值ADmax分别除以预计偏差变化率DRexp得到允许时长，选择取值最小的允许时长作为反应时间Treact； 分别计算每个所述监测点的偏差阈值ADpre，公式如下： ， 对于每个监测点，其允许时长为： ， 其中，ADmax，i为第i个监测点的最大允许偏差值ADmax，选择反应时间Treact， ， 计算偏差阈值ADpre， ， 其中，i为对应的一个监测点，取1、2、3、...、i，k为常数，取5，n为监测点的总数； S44、通过激光测距仪实时获取扇叶边缘位置的坐标数据，根据所述坐标数据通过拟合线性模型求取实际偏差变化率DRnow和变化方向FXnow。

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