专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种火灾安全隐患的检测方法、系统、设备及介质-CN201910228170.8有效
  • 万宏宇;钱英杰 - 软通智慧科技有限公司
  • 2019-03-25 - 2022-02-18 - G08B17/06
  • 本发明实施例公开了一种火灾安全隐患的检测方法、系统、设备及介质,所述方法包括:获取电气系统运行时的监测数据;基于所述监测数据确定至少一个目标参数;根据所述至少一个目标参数判断所述电气系统是否存在安全隐患,若存在,则调用与所述至少一个目标参数匹配的分类模型;基于所述分类模型得到所述电气系统存在的安全隐患隐患类别。通过上述技术方案解决了现有技术中电气火灾预警方法不会主动对电气系统的安全隐患进行检测的问题,实现了对电气系统存在的尚未达到引起火灾的潜在安全隐患的及时检测,达到了对电气系统潜在安全隐患准确检测的目的。
  • 一种火灾安全隐患检测方法系统设备介质
  • [发明专利]安全检测方法和检测设备-CN201611160583.X在审
  • 卞永军 - 深圳众思科技有限公司
  • 2016-12-15 - 2017-06-13 - G08B21/02
  • 本发明提供一种安全检测方法和检测设备。本发明提供的安全检测方法,包括判断房屋内是否存在安全隐患;其中,所述安全隐患为对房屋的安全存在潜在危险的因素;若是,则将所述安全隐患的属性信息发送给目标终端;其中,所述属性信息包括所述安全隐患的位置信息和所述安全隐患的类型本发明提供的安全检测方法和检测设备,可使目标终端用户及时地发现房屋内存在的安全隐患,进而使用户在发现安全隐患后及时采取有效的措施消除安全隐患,可避免因房屋内存在安全隐患导致发生事故。
  • 安全检测方法设备
  • [发明专利]一种电气火灾隐患智能检测方法、系统、设备及介质-CN201910228178.4有效
  • 万宏宇 - 软通智慧科技有限公司
  • 2019-03-25 - 2021-09-10 - G08B17/06
  • 本发明实施例公开了一种电气火灾隐患智能检测方法、系统、设备及介质,所述方法包括:获取电气系统运行时的监测数据,对所述监测数据进行预处理,得到至少一个目标参数,将所述至少一个目标参数输入至预先训练好的神经网络模型,以通过所述神经网络模型对所述至少一个目标参数进行运算,得到所述电气系统存在的安全隐患隐患类别,通过上述方法,解决了现有技术中电气火灾预警方法不会主动对电气系统的安全隐患进行检测的问题,实现了对电气系统存在的尚未达到引起火灾的潜在安全隐患的及时检测,达到了对电气系统潜在安全隐患的准确检测的目的。
  • 一种电气火灾隐患智能检测方法系统设备介质
  • [实用新型]安全隐患学习系统-CN201621144746.0有效
  • 刘冠文 - 中科鹦鹉螺(北京)安全教育科技发展有限公司
  • 2016-10-21 - 2017-07-25 - G09B5/00
  • 本实用新型公开一种安全隐患学习系统,基于提供的学习系统通过实践提高对安全常识的认知。包括安全隐患场景模块和智能感应终端;安全隐患场景模块包括多个场景单元,每个场景单元为安全场景或非安全场景;对应每个场景单元都设置有感应电路;智能感应终端包括终端感应电路和计数器;智能感应终端在接近对应场景单元的感应电路后,智能感应终端的终端感应电路与场景单元的感应电路建立感应连接;计数器,用于在智能感应终端感应到的场景单元为安全场景时增加计数,以及在智能感应终端感应到的场景单元为非安全场景时减少计数。以正确加分错误减分的方式增加学习者对安全场景和非安全场景的认知程度,提高日常安全指数。
  • 安全隐患学习系统
  • [发明专利]一种基于非侵入式配用电信息分解的安全隐患及故障保护方法-CN202111122852.4在审
  • 陈思磊;李兴文;赵旭善 - 西安理工大学
  • 2021-09-24 - 2022-01-11 - H02J3/00
  • 本发明公开了一种基于非侵入式配用电信息分解的安全隐患及故障保护方法,对配用电系统运行中的检测信号进行小波奇异值分析,对奇异点发生时刻后所加入负荷信息进行重建,并应用门控循环单元模型辨识负荷投切情况;然后采用非监督聚类方法并根据在运行负荷的设备信息获得区域用户性质,针对不同性质的区域用户主动匹配并推送差异化的用电信息以及潜在安全隐患和故障的类型;在系统中发生安全隐患或故障后,应用门控循环单元模型辨识区域用户的安全隐患或故障的类型,并结合运行设备信息和特征差异确定安全隐患或故障的发生位置本发明不仅实现了针对区域用户的主动定制服务,而且可以在不入户情况下对安全隐患及故障进行精准排查。
  • 一种基于侵入用电信息分解安全隐患故障保护方法
  • [发明专利]基于起重装备工作状态的预测性维修决策方法及系统-CN201610958285.9在审
  • 黄双喜;朱煜奇 - 清华大学
  • 2016-10-27 - 2017-03-15 - G06Q10/00
  • 本发明公开了一种基于起重装备工作状态的预测性维修决策方法及系统,其中,方法包括获取起重装备的历史运行数据;根据故障树专家知识和历史运行数据建立贝叶斯网络预测模型,以预测潜在故障和安全隐患;获取起重装备的当前运行状态,以根据当前运行状态和贝叶斯网络预测模型,实现起重机整体可靠性预测和潜在故障原因的快速定位;以起重机整体故障概率和潜在故障原因概率作为权重,建立潜在运行效率的预测维修决策模型,得到起重装备潜在运行效率、潜在维修成本和潜在生产损失;根据预测结果得到决策建议。该方法可以有效加强起重装备生产过程的监控管理,提供预测性维修维护,提高维修决策水平和设备运行效率,减少安全隐患和国民经济损失。
  • 基于起重装备工作状态预测维修决策方法系统

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