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龙图腾网获悉深圳海德嵘鑫信息技术有限公司申请的专利一种基于人工智能的智能车间消防预警监测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：CN118863852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202410845217.6，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种基于人工智能的智能车间消防预警监测方法及系统是由冯志辉;陈冬雪设计研发完成，并于2024-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的智能车间消防预警监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人工智能的智能车间消防预警监测方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：实时获取传感器数据；根据传感器数据，确定当前的消防风险状态；在当前的消防风险状态超过风险阈值时，产生预警警报，生成即刻巡检任务；在当前的消防风险状态未超过风险阈值时，基于贝叶斯网络，预测各个车间设备的后验失效概率分布；根据各个车间设备的后验失效概率分布，计算预期生命周期成本；以预期生命周期成本最小化为目标，生成动态巡检计划，以使工作人员根据动态巡检计划进行消防检查。本发明可以根据设备的实际状态和使用情况进行动态调整巡检计划，降低消防预警成本，避免不必要的巡检和维护，提高巡检效率。

本发明授权一种基于人工智能的智能车间消防预警监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的智能车间消防预警监测方法，其特征在于，包括：S1：实时获取传感器数据；S2：根据所述传感器数据，确定当前的消防风险状态；S3：在当前的消防风险状态超过风险阈值时，产生预警警报，生成即刻巡检任务，以使工作人员根据所述即刻巡检任务进行消防检查；S4：在当前的消防风险状态未超过风险阈值时，基于贝叶斯网络，预测各个车间设备的后验失效概率分布；S5：根据各个车间设备的后验失效概率分布，计算预期生命周期成本；S6：以所述预期生命周期成本最小化为目标，生成动态巡检计划，以使工作人员根据所述动态巡检计划进行消防检查；其中，S6具体为：以预期生命周期成本最小化为目标，通过鲸鱼优化算法结合模拟退火算法，生成动态巡检计划，以使工作人员根据动态巡检计划进行消防检查；初始化鲸鱼种群，鲸鱼种群中包含多个鲸鱼个体，每个鲸鱼个体在搜索空间中的位置代表一种可行的巡检计划；生成0到1之间的随机数r1，计算第一系数A：A＝2ar1-a其中，a表示自适应收敛因子；自适应收敛因子a具体为： 其中，t表示当前迭代次数，T表示最大迭代次数；当|A|＜1时，进入下一步；当|A|≥1，进入随机搜索机制；生成随机变量p；当p＜0.5时，进入收缩包围机制；当p≥0.5时，进入螺旋机制；确定当前全局最优位置，其他鲸鱼个体向全局最优位置移动，通过收缩包围机制更新自身位置；生成0到1之间的随机数r2，根据随机数r2，鲸鱼通过向上螺旋式运动并不断收缩包围圈，通过螺旋机制更新自身位置；根据鲸鱼个体彼此之间的位置，通过随机搜索机制更新自身位置；更新全局最优位置；对全局最优位置进行柯西变异扰动；判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数；若是，输出当前适应度最高的鲸鱼个体代表的巡检计划作为次优解；否则，返回继续迭代；初始化初始温度、最大迭代次数、终止温度；将鲸鱼优化算法确定的适应度最高的鲸鱼个体作为当前个体，并根据次优巡检计划，生成邻域个体；比较当前个体与邻域个体的适应度值；当邻域个体的适应度值大于当前个体的适应度值时，使用邻域个体替换当前个体；当邻域个体的适应度值小于当前个体的适应度值时，以替换概率使用邻域个体替换当前个体；判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数，或者，当前温度是否达到终止温度；若是，输出最优模型参数；否则，对温度进行更新，继续生成邻域个体进行迭代。

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