[发明专利]一种基于机器学习的生物质料场电气火灾预警系统

权利要求书

1.一种基于机器学习的生物质料场电气火灾预警系统，包括移动终端、管控平台、电气火灾监控主机和监控探测器，其特征在于，所述移动终端和管控平台相连接，所述管控平台包括神经网络数据处理模块、数据存储模块、显示模块、控制模块和报警模块；

所述管控平台连接有电气火灾监控主机；

所述电气火灾监控主机连接有监控探测器；

所述监控探测器连接有电流互感器、剩余电流互感器和环境温度传感器。

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的生物质料场电气火灾预警系统，其特征在于：

所述神经网络数据处理模块被配置为接收监控探测器传输的数据信息和对应线路位置信息，将每个监控探测器检测的数据分别作为神经网络数据处理模块的输入数据，得到发生电气火灾的概率，所述控制模块被配置为通过神经网络数据处理模块输出的数据与设定的阀值进行对比，分析每个监控探测器探测线路报警状态，并且所述显示模块被配置为将每个监控探测器监控的线路报警状态进行可视化呈现。

3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的生物质料场电气火灾预警系统，其特征在于，所述神经网络数据处理模块通过以往电气火灾发生时监控探测器监测该线路的剩余电流值、电流值、环境温度值进行神经网络训练，得到一个预测电气火灾发生概率。

4.根据权利要求3所述的一种基于机器学习的生物质料场电气火灾预警系统，其特征在于，所述数据存储模块为Oracle、MicrosoftSQLServer、Mysql中的一种，所述数据存储模块存储的数据包括电气火灾监控主机传输的数据和经过神经网络数据处理模块处理后输出的数据。

5.根据权利要求4所述的一种基于机器学习的生物质料场电气火灾预警系统，其特征在于，所述报警模块对通过神经网络数据处理模块输出的电气火灾报警概率大于设定的阀值的线路进行报警。

6.根据权利要求5所述的一种基于机器学习的生物质料场电气火灾预警系统，其特征在于，所述显示模块根据通过神经网络数据处理模块处理后的每条线路发生电气火灾概率值在显示屏上进行显示。

7.根据权利要求6所述的一种基于机器学习的生物质料场电气火灾预警系统，其特征在于，所述监控探测器的线路状态分为三种：正常线路、报警线路、故障线路。

8.根据权利要求7所述的一种基于机器学习的生物质料场电气火灾预警系统，其特征在于，所述监控探测器接收电流互感器、剩余电流互感器和环境温度传感器监测的电气参数，所述监控探测器监测的电气参数包括剩余电流值、电流值、环境温度值。

9.根据权利要求8所述的一种基于机器学习的生物质料场电气火灾预警系统，其特征在于，所述监控探测器传输的数据包括电路的各种电气参数和所对应的电路位置信息。

10.根据权利要求1-9所述的一种基于机器学习的生物质料场电气火灾预警系统，其特征在于，所述电气火灾监控主机与神经网络数据处理模块相连接，所述神经网络数据处理模块与数据存储模块相连接，所述数据存储模块分别与显示模块和控制模块相连接，所述控制模块与报警模块相连接。