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龙图腾网获悉北京机械工业自动化研究所有限公司;武汉材料保护研究所有限公司申请的专利一种船舶涂装车间现场环境监测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：CN116659568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310354099.4，技术领域涉及：G01D21/02；该发明授权一种船舶涂装车间现场环境监测系统是由韩立新;马利欣;贾丹;段海涛;詹胜鹏;杨田;章武林;金义杰设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种船舶涂装车间现场环境监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种船舶涂装车间现场环境监测系统，包括现场检测单元、控制中心和数据采集网络，现场检测单元安装在船舶涂装车间现场的集成监测点，用于测量集成监测点的环境参数；控制中心通过数据采集网络与现场检测单元相连，接收现场检测单元采集的数据；所述控制中心至少包括实时数据库和和软件管理系统，软件管理系统包括系统管理模块、实时显示模块、预测分析模块、报警管理模块、接口模块、报表管理、基础数据管理以及绿色评价体系等八个功能模块。本发明涂装车间环境质量进行精准监测和追溯，实现靶向治理；还能够对监测数据进行多维度分析，为环境污染防控提供决策支持，增强环境突发事件的快速反应和处置能力。

本发明授权一种船舶涂装车间现场环境监测系统在权利要求书中公布了：1.一种船舶涂装车间现场环境监测系统，其特征在于，包括 现场检测单元，包括安装在船舶涂装车间现场的集成监测点，用于测量集成监测点的环境参数； 控制中心，通过数据采集网络与现场检测单元相连，接收现场检测单元采集的数据； 所述控制中心至少包括实时数据库和软件管理系统，软件管理系统用于将现场检测单元采集的数据存储在实时数据库内，并读取实时数据库内的数据并对数据进行管理和分析；软件管理系统包括系统管理模块、实时显示模块、预测分析模块、报警管理模块、接口模块、报表管理模块、基础数据管理模块以及绿色评价体系模块八个功能模块，所述系统管理模块用于管理登录界面和跟实时数据库进行数据交互，所述实时显示模块用于根据需要实时显示船舶涂装车间现场环境质量；所述预测分析模块内置涂装车间环境质量预测模型，用于预测挥发性有机物浓度的当前浓度或之后走势；所述报警管理模块用于在环境参数超标时报警显示；所述接口模块用于与车间MES系统或可视化模块链接；所述报表管理模块用于历史数据管理、查询与导出；所述基础数据管理模块用于基础数据输入、更改与参数设定；所述绿色评价体系模块根据涂装车间工作状态，从实时数据库中抓取数据进行车间环境评分； 所述涂装车间环境质量预测模型的建立方法如下： 步骤1、参数选取，选取挥发性有机物浓度为涂装车间环境质量表征参数，选取涂装工艺参数和环境参数为自变量； 步骤2、监测点位的选取，根据涂装车间的现场布局，在涂装间内安装N台防爆集成监控点位，进行长时间涂装间环境跟踪监测，记录涂装工艺参数和环境参数，每组涂装工艺参数和一个监测点位的环境参数构成一个样本； 步骤3、整理数据，根据每个防爆集成监测点位的分布，检查数据是否存在异常针对异常数据进行剔除或补充； 步骤4、将处理过的数据进行自变量筛选，剔除相关性小的自变量，最终得到K个自变量用于建立预测模型； 步骤5、根据筛选的自变量，建立多元线性回归-神经网络组合模型，具体如下： 步骤5.1、建立用于初次预测的多元线性回归模型如下： 公式一 其中：是常量；表示挥发性有机物浓度；表示第m个自变量，m取值为1-K的正整数；表示第m个自变量的偏回归系数，为常数项； 步骤5.2、构建复合样本，利用多元线性回归模型对每个样本数据进行拟合，得到拟合值，将拟合值和相应样本一起作为输入，以预测的挥发性有机物浓度作为输出重新构建复合样本； 步骤5.3、建立神经网络模型，神经网络模型包括输入层、中间层和输出层，各层神经元仅与相邻神经元之间互相全连接；确定输入层神经元个数M、中间层层数P、每层神经元个数、输出层神经元个数Q、激活函数、优化器函数以及学习率；通过复合样本不断对神经网络模型学习优化，得到多元线性回归-神经网络组合模型； 步骤5.3中的神经网络模型在中间层的逐层处理的过程中，每一层神经元的状态只对下一层神经元的状态产生影响，影响公式如下： 公式二 每一层的每个神经元接收上一层所有神经元传输的信息，上一层中第i个神经元传输的输入信息xi对应一个输入权值，其大小表示传输信号的强度；上一层中每个神经元的输入信号加权求和之后作为本层某个神经元的总输入值，同时总输入值与该神经元中的阈值θ进行比较，只有当这个总和超过了θ时，才会将总输入值作为传输信息传递给一层。

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