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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利一种中红外传感器的性能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：CN120352033B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510850310.0，技术领域涉及：G01J5/90；该发明授权一种中红外传感器的性能监测方法是由陈亮;杜思意;孟飞;王贵师;吕全超;徐睿;杨凯;黄帅;张鹏;张雄;李方浩;沈洋设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种中红外传感器的性能监测方法在说明书摘要公布了：本发明属于传感器监测技术领域，公开了一种中红外传感器的性能监测方法，该方法包括以下步骤：S100集成校准：集成FBG和辅助传感器至中红外系统，完成连接并校准；S200采集分析：采集数据，分析FBG波长变化推断温度形变，判断状态；S300融合评估：融合多源数据，算法处理并计算性能指标；S400阈值分级：设定动态阈值，划分性能等级；S500响应调整：执行应急响应，故障后调整策略并重启监测。本发明通过集成多种传感器并结合数据融合与智能分析，实现了对中红外传感器性能的全面、精确监测，提高了监测准确性和实时性，有效消除了环境因素干扰，更精确地反映了所述中红外传感器的实际工作状态。

本发明授权一种中红外传感器的性能监测方法在权利要求书中公布了：1.一种中红外传感器的性能监测方法，其特征在于，该监测方法的具体步骤为： S100，传感器集成与校准：调研中红外传感器的工作原理、使用场景以及过往故障反馈，挑选适配中红外传感器工作环境的光纤布拉格光栅FBG，依据中红外传感器结构与工况特性选择封装材料，将FBG贴合至中红外传感器上，同步在中红外传感器附近安装湿度传感器和气压传感器，所有传感器经屏蔽线缆接入中控系统，根据标准通信协议完成线路连接，并校准各单元零点与量程； S200，基础数据采集与分析：设定光谱分析仪每秒10次采集FBG反射光谱，湿度、气压监测单元分别按3分钟每次、5分钟每次的频率采集，中控系统同步启动所有传感器工作，经校验无误后将采集的数据传入中控系统，中控系统内置数据处理软件从中提取出中心波长变化量，并分析中红外传感器当下温度变化量、形变量，判断中红外传感器是否处于正常物理状态，超出正常范围触发预警； 所述S200，基础数据采集与分析中通过参量换算公式从FBG反射光谱与中红外传感器物理参量中提取出中心波长变化量，设光纤布拉格光栅FBG反射光的中心波长变化量为，中红外传感器的温度变化量为，形变量为，引入温度敏感系数和应变敏感系数，公式为：，其中，温度敏感系数取值范围为0.01-0.02nm℃，应变敏感系数的取值范围为0.78-1.2pmμε，为环境综合干扰量，涵盖电磁干扰、微弱化学侵蚀难以直接测量的因素，为环境干扰修正因子，取值范围为0.01-0.1； 所述S200，基础数据采集与分析中红外传感器物理状态的正常范围阈值的确定，设中红外传感器工作温度范围到，形变量耐受范围到，工况修正系数为和，其取值范围为0.1-0.5，计算公式为：，，，，其中，、是根据历史故障数据统计出的因工况因素致使温度下限、上限需额外调整的量，是形变量需调整的量； S300，数据融合与性能评估：中控系统开辟专用数据库，将湿度、气压监测单元实时采集的数据，和经FBG换算出的温度、应变数据，进行储存，收集过往的历史数据，利用大数据平台与机器学习算法训练基础关联函数和，结合确定的交叉耦合系数，代入公式进行各参量交叉补偿，公式为：，其中，表示初步性能关联值，计算公式为：，表示中红外传感器的温度变化量，表示中红外传感器的形变量，表示湿度，表示气压，表示各参量变量，指代温度、应变、湿度、气压参与运算的物理量，表示基础关联函数，最终输出中红外传感器性能指标量化值； 所述S300，数据融合与性能评估中交叉耦合系数的确定，采用基于梯度下降的迭代优化算法，结合历史监测数据集，，代表某次的中红外传感器的温度变化量，以此类推，为对应中红外传感器性能指标，构建损失函数，公式为：，其中是基于当前值预测的中红外传感器性能指标，由公式计算，公式为：，迭代过程中，按如下公式更新，公式为：，是学习率，取值范围为0.001-0.1，是损失函数对的偏导数表示基础关联函数，每次迭代计算后，验证模型的性能，直至损失函数值收敛到极小值，确定最优的交叉耦合系数； 所述S300，数据融合与性能评估中通过引入高阶多项式拟合与高斯过程回归相结合的方式对关联函数进行训练，收集实验数据，涵盖温度、应变、湿度和气压的相关参量，对数据清洗并采用最小-最大归一化处理，然后进行高阶多项式拟合，对于基础关联函数和，公式为：，，其中表示中红外传感器的温度变化量，表示中红外传感器的形变量，表示湿度，表示气压，使用最小二乘法求解系数和，进行高斯过程回归，选择径向基函数RBF核作为核函数，公式为：，通过最大化边缘似然函数估计超参数和，公式为：，利用训练好的模型对新数据点进行预测，预测均值为：，方差为：，将高阶多项式拟合的结果和高斯过程回归的结果进行加权组合，得到最终的基础关联函数； S400，阈值动态设定与等级划分：收集中红外传感器的应用场景和故障案例的数据，计算中红外传感器性能指标量化值，根据中红外传感器性能指标量化值确定安全、轻度异常、中度风险、严重故障四个性能边界值，对实时采集数据进行计算输出风险等级； S500，应急响应与策略调整：中控系统实时接收预警报告针对不同预警报告采取不同预警处理：轻度异常时，后台记录详情，推送低优先级提示及排查指南；中度风险时，调高采集频率，运维界面弹窗警示；严重故障时，即刻触发120分贝声光警报、发送紧急短信，联动周边设备应急关停；故障修复后，依情况动态调整阈值，重启监测流程。

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