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龙图腾网获悉西安伯肯氢电科技有限公司申请的专利基于传感器的电路异常状态监测及保护系统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：CN120257178B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510724939.0，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于传感器的电路异常状态监测及保护系统是由杨辉锋;曹世华;谢家乐;徐明设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于传感器的电路异常状态监测及保护系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电路监测技术领域，具体涉及一种基于传感器的电路异常状态监测及保护系统；根据任意对象的当前时刻的监测值获得异常程度；根据任意对象的监测数据序列在相同历史周期时段的数据分布差异特征获得第一可信度；根据任意对象与其他对象的异常程度的差异特征、监测数据序列的数据变化差异特征获得第二可信度；根据任意对象的第一可信度和第二可信度获得综合可信度。本发明根据任意对象在相邻时段内的综合可信度的差异特征对综合可信度进行调整，获得加权可信度；根据所有对象在当前时刻的加权可信度获得电路异常度；根据电路异常度对电器进行监测与保护，提高了电路异常监测的准确性。

本发明授权基于传感器的电路异常状态监测及保护系统在权利要求书中公布了：1.一种基于传感器的电路异常状态监测及保护系统，其特征在于，所述系统包括以下模块： 数据获取模块，用于在电器工作中通过不同传感器获取不同对象的监测数据序列；每种对象的监测数据序列分别使用独立传感器进行采集； 第一异常分析模块，用于根据任意对象的监测数据序列中当前时刻的监测值与正常工作范围的差异特征获得所述任意对象在当前时刻的异常程度；根据所述任意对象的监测数据序列在当前时刻之前的相同历史周期时段的数据分布差异特征获得第一可信度；根据所述任意对象与其他对象在当前时刻的异常程度的差异特征、监测数据序列的数据变化差异特征获得第二可信度；根据所述任意对象的第一可信度和第二可信度获得综合可信度； 第二异常分析模块，用于根据所述任意对象在相邻时段内的综合可信度的差异特征对所述综合可信度进行调整，获得加权可信度；根据所有对象在当前时刻的加权可信度获得电路异常度； 电器保护模块，用于根据所述电路异常度对电器进行监测与保护； 所述根据所述任意对象的监测数据序列在当前时刻之前的相同历史周期时段的数据分布差异特征获得第一可信度的步骤包括： 将所述任意对象在当前时刻之前的预设时长范围内的监测数据序列作为邻域数据段，计算所述邻域数据段与历史任意相同时段的监测数据序列的动态时间规整距离，获得差异度；计算所有差异度的和值的倒数，获得变化相似度；计算所述邻域数据段与历史任意相同时段的监测数据序列的标准差的差值绝对值，获得离散特征值；计算所有离散特征值的和值的倒数，获得分布统一度；计算当前时刻的前一时刻与历史任意相同时刻的监测值的差值绝对值；获得监测差值；计算所有监测差值的平均值的倒数，获得数据接近度；计算所述变化相似度、所述分布统一度和所述数据接近度的乘积并归一化，获得所述任意对象在当前时刻的第一可信度； 所述根据所述任意对象与其他对象在当前时刻的异常程度的差异特征、监测数据序列的数据变化差异特征获得第二可信度的步骤包括： 计算所有对象在当前时刻的异常程度的平均值，获得平均异常程度；计算所述任意对象的异常程度与所述平均异常程度的差值绝对值的倒数，获得异常相同度；计算所述任意对象与任意其他对象在所述预设时长范围内的监测数据序列的皮尔逊相关系数的绝对值；获得变化关联度；计算所有变化关联度的平均值，获得平均关联度；计算所述异常相同度与所述平均关联度的乘积并归一化，获得所述任意对象在当前时刻的第二可信度； 所述根据所述任意对象在相邻时段内的综合可信度的差异特征对所述综合可信度进行调整，获得加权可信度的步骤包括： 计算所述任意对象在当前时刻的预设相邻时间范围内综合可信度的信息熵，获得复杂度；计算所述任意对象的当前时刻与预设相邻时间范围内所有时刻的综合可信度的差值绝对值的平均值，获得可信度差异；计算所述复杂度与所述可信度差异的乘积的倒数并归一化，获得调整系数；计算所述调整系数与当前时刻的综合可信度的乘积，获得所述任意对象在当前时刻的加权可信度； 所述根据所有对象在当前时刻的加权可信度获得电路异常度的步骤包括： 计算所有对象在当前时刻的加权可信度的和值，获得综合加权可信度；计算所述任意对象的加权可信度与所述综合加权可信度的比值，获得所述任意对象的异常权重；计算所述任意对象的异常权重与当前时刻的异常程度的乘积，获得加权异常度；计算所有对象的加权异常度的和值，获得当前时刻的电路异常度。

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