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龙图腾网获悉南京师范大学申请的专利基于FPGA的强电系统实时监控故障智能处理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：CN120414920B 。

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：202510929826.4，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权基于FPGA的强电系统实时监控故障智能处理系统是由卢嘉楷;单明灏;陈玉杰;闵富红;刘一鸣;蒋旭洋;许睦平设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于FPGA的强电系统实时监控故障智能处理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力系统监控与保护技术领域，公开了基于FPGA的强电系统实时监控故障智能处理系统，该系统包括：脉冲编码模块，用于将监测的电压或电流信号转换为时域脉冲序列；硬件脉冲神经网络模块，用于处理脉冲序列以生成本地预警状态向量；分布式共识引擎模块，用于结合多个节点的本地向量，通过共识生成全局预警状态向量；参数自适应调整模块，用于根据全局向量反馈调节神经网络的响应特性；协同决策与智能控制模块，用于在全局预警达到阈值时，执行协同策略以处理潜在故障。本发明能够以极低延迟、高灵敏度检测微弱故障前兆，并通过分布式协同，提升了应对系统性风险的全局可靠性与智能处理能力。

本发明授权基于FPGA的强电系统实时监控故障智能处理系统在权利要求书中公布了：1.基于FPGA的强电系统实时监控故障智能处理系统，其特征在于，包括：脉冲编码模块、硬件脉冲神经网络模块、分布式共识引擎模块、参数自适应调整模块和协同决策与智能控制模块； 脉冲编码模块作为信号输入级，其输出连接至硬件脉冲神经网络模块，硬件脉冲神经网络模块的输出连接至分布式共识引擎模块，分布式共识引擎模块的输出则分为两路，分别连接至参数自适应调整模块和协同决策与智能控制模块，参数自适应调整模块的输出反馈至硬件脉冲神经网络模块，构成闭环调节回路； 脉冲编码模块，用于对强电系统进行实时监控，并接收被监控的电压或电流信号，进而将其转换为表征所述信号动态变化的时域脉冲序列； 硬件脉冲神经网络模块，用于对所述时域脉冲序列进行实时处理，以识别预设的故障前兆模式，并据此生成本地预警状态向量； 分布式共识引擎模块，用于接收硬件脉冲神经网络模块生成的本地预警状态向量，并结合接收来自至少一个其他节点的本地预警状态向量，通过共识协议生成全局预警状态向量； 参数自适应调整模块，接收所述全局预警状态向量，并根据所述全局预警状态向量对所述硬件脉冲神经网络模块的内部参数进行动态调整，从而调整所述硬件脉冲神经网络模块对相应时域脉冲序列的响应特性； 协同决策与智能控制模块，用于在所述全局预警状态向量达到预设控制执行阈值时，执行预设的协同控制策略以智能处理潜在的故障; 所述脉冲编码模块采用时间对比编码机制，当接收到的信号在相邻采样时刻的变化量超过预设的编码敏感度阈值时，发放脉冲，其中，； 式中，表示在当前离散采样时刻获取的电压或电流信号的采样值；表示在前一个离散采样时刻获取的电压或电流信号的采样值；表示离散时间的采样点索引；表示绝对值运算; 所述硬件脉冲神经网络模块由多个漏积分发放神经元构成，具体用于： 接收所述时域脉冲序列，并基于预设的突触权重对接收的脉冲进行加权，以在所述漏积分发放神经元内部累积膜电位，所述预设的突触权重是通过对包括已知故障前兆模式样本数据的离线训练而确定的； 当所述漏积分发放神经元中任一神经元的膜电位达到预设的发放阈值时，所述任一神经元发放输出脉冲，并且，所述硬件脉冲神经网络模块中相应输出神经元的发放行为，表征对一种预设的故障前兆模式的识别； 所述预设的发放阈值的初始值是根据所述离线训练确定的； 所述预设的故障前兆模式为以下至少一种： 与电力设备绝缘老化相关的局部放电模式； 与电气连接点机械松动相关的瞬态扰动模式； 与电力电子器件开关异常相关的超高频噪声模式; 所述漏积分发放神经元的膜电位的动态变化，满足以下关系式： ； 其中，为膜时间常数；为膜电位的瞬时变化率；为静息电位；为膜电阻；表示在连续时间点，索引为的神经元接收到的总突触输入电流。

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