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龙图腾网获悉百安消防科技有限公司申请的专利一种基于混合控制的储能消防智能联动方法及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：CN119847057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510341877.5，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种基于混合控制的储能消防智能联动方法及系统是由高守玮;刘媛媛;余鹏亮;傅银渊;柳金亮;王景志设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合控制的储能消防智能联动方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于混合控制的储能消防智能联动方法及系统，方法包括利用预设采样频率对输入的多源数据信号进行采集和标准化处理，将处理后的数据信号转换为脉冲序列；采用改进的LIF神经元模型构建三层架构网络，利用三层架构网络对输入的脉冲序列进行特性提取和决策生成；对三层架构网络输出的脉冲序列进行解码，将解码结果映射为具体的联动控制指令，并根据联动控制指令执行联动控制操作。本发明的优点：能够很好的实现多源数据融合和自适应控制，满足多种复杂多变的应用场景的使用需求，同时可以保证整个系统的实时性和可靠性，并且支持动态扩展和决策优化，从而能很好地克服传统预定义规则方案存在的诸多缺陷。

本发明授权一种基于混合控制的储能消防智能联动方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于混合控制的储能消防智能联动方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1、利用预设采样频率对输入的多源数据信号进行采集和标准化处理，将处理后的数据信号转换为脉冲序列；具体包括： 多源数据输入：接入仓内主机的8路数字量信号、最多40个分区控制器的3路信号和200个智能探测器的模拟量信号，其中，每路信号均配置独立的光电隔离电路和EMC保护电路；还包括预设一参数矩阵，参数矩阵采用分层分类存储架构，包括系统全局配置层、设备类型配置层、报警阈值层和联动规则层，系统全局配置层用于存储系统配置参数，设备类型配置层用于存储设备类型参数，报警阈值层用于存储报警阈值参数，联动规则层用于存储联动规则参数，且参数矩阵支持在线修改和断电保存，参数矩阵还内置有安全校验机制； 步骤S2、采用改进的LIF神经元模型构建三层架构网络，利用三层架构网络对输入的脉冲序列进行特性提取和决策生成，具体包括： 输入层：配置至少512个神经元接收输入信号，且每个输入信号均默认映射到8个神经元形成冗余编码；其中，神经元采用改进的LIF神经元模型，动力学方程为，膜时间常数设为20ms，静息电位为65mV，膜电阻为100MΩ，表示膜电位，表示输入电流；对神经元采用动态阈值调节机制，包括：采用基于滑动窗口的阈值实时更新策略，根据输入信号的强度自适应调整神经元的激发阈值，通过指数加权平均算法计算阈值偏移量； 隐藏层：网络采用分层的功能子网络，包含64个特征提取神经元、128个模式识别神经元和32个决策神经元，网络的连接采用多样化机制，包括概率为0.3的稀疏前馈连接、范围为±3个神经元的侧抑制连接和强度系数为0.2的高层向低层反馈连接； 输出层：配置多类型输出神经元，包含主控制神经元组、辅助控制神经元组和状态反馈神经元组，在决策过程中采用多重保障机制，包括23投票机制、自适应阈值控制方法和100ms时间窗口的脉冲序列分析； 步骤S3、对三层架构网络输出的脉冲序列进行解码，将解码结果映射为具体的联动控制指令，并根据联动控制指令执行联动控制操作，具体包括： 脉冲解码：对于脉冲频率解码，采用32位硬件计数器统计20ms时间窗口内的脉冲数，通过指数滑动平均算法计算瞬时频率，并设置±5Hz的自适应滞后区间；对于模式识别，采用多维脉冲时序分析方法进行分析识别；对于决策整合，采用时空双重积分机制，在100ms滑动窗口内同时进行时间和空间维度的信息融合； 控制映射：采用多通道输出结构，包括8路继电器输出、40路分区控制器和200路智能探测器的CAN总线通信；通过基于四级优先级的调度策略将解码结果映射为具体的联动控制指令，同时在映射时支持四种映射模式，包括单一输入对单一输出的直接映射、多输入条件组合的复杂逻辑映射、基于预定时序的顺序映射和多输出协同的联动映射。

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