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龍圖騰網獲悉浙江數智交院科技股份有限公司申請的專利一種基于激光測振的隧道風機監測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120120281B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510615119.8，技術領域涉及：F04D27/00；該發明授權一種基于激光測振的隧道風機監測方法是由王益維;高能;吳蓉;朱福會;李勇達;陳之鍇設計研發完成，并于2025-05-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于激光測振的隧道風機監測方法在說明書摘要公布了：本發明為一種基于激光測振的隧道風機監測方法，涉及計算機處理技術領域，包括如下步驟：S01、通過激光檢測儀器持續獲取隧道風機在運行過程中的扇葉軌跡數據；S02、利用安裝在隧道風機上預設點位的激光測距儀實時捕捉扇葉運動的圖像數據；S03、采用智能算法分析所述扇葉軌跡數據是否偏離正常范圍并在所述圖像數據中標記異常區域。該發明通過實時采集和分析隧道風機扇葉的軌跡數據和圖像信息，可以及時發現潛在的故障和問題，提高監測的準確性和效率，同時也可以實現隧道風機運行狀態的遠程監控和預警，為隧道風機的維護和管理提供科學依據，降低維護成本，提高隧道的安全性和運營效率。

本發明授權一種基于激光測振的隧道風機監測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于激光測振的隧道風機監測方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟： S01、通過激光檢測儀器持續獲取隧道風機在運行過程中的扇葉軌跡數據； S02、利用安裝在隧道風機上預設點位的激光測距儀實時捕捉扇葉運動的圖像數據； S03、采用智能算法分析所述扇葉軌跡數據是否偏離正常范圍并在所述圖像數據中標記異常區域，在異常區域邊界設置監測點并計算每個監測點的最大允許偏差值ADmax； S04、采用機器學習算法根據歷史運行日志計算預計偏差變化率，以及每個監測點的偏差閾值ADpre，再根據所述扇葉軌跡數據的變化情況得到實際偏差變化率DRnow和變化方向FXnow； S05、當獲取的所述實際偏差變化率DRnow超過對應監測點的偏差閾值時，則觸發報警機制； S06、將多個所述監測點的偏差閾值ADpre以及隧道風機的工作狀態，記錄監測結果并存入歷史運行日志中； 所述步驟S03中所述計算每個監測點的最大允許偏差值，還包括： S35、將第一異常區和第二異常區合并后作為異常融合區，將所述異常融合區與所述扇葉軌跡數據圖像的重疊區域作為最終異常區域；在所述最終異常區域的邊界線上均勻設置N個監測點，分別計算每個監測點與隧道風機軸心之間的實際距離，然后再根據激光測距儀的精度和測量范圍，計算得到每個監測點的最大允許偏差值ADmax； 所述步驟S04中得到所述實際偏差變化率和變化方向，包括： S42、將訓練集代入線性回歸模型訓練后得到表達式，然后再將獲取最終異常區域abnormalnow的面積并代入表達式，計算得到預計平均轉速，再根據隧道風機轉速與扇葉軌跡數據偏差之間的關系，代入計算得到預計偏差變化率DRexp； S43、計算所有監測點的最大允許偏差值ADmax的平均值ADave，再將每個所述監測點的最大允許偏差值ADmax分別除以預計偏差變化率DRexp得到允許時長，選擇取值最小的允許時長作為反應時間Treact； 分別計算每個所述監測點的偏差閾值ADpre，公式如下： ， 對于每個監測點，其允許時長為： ， 其中，ADmax，i為第i個監測點的最大允許偏差值ADmax，選擇反應時間Treact， ， 計算偏差閾值ADpre， ， 其中，i為對應的一個監測點，取1、2、3、...、i，k為常數，取5，n為監測點的總數； S44、通過激光測距儀實時獲取扇葉邊緣位置的坐標數據，根據所述坐標數據通過擬合線性模型求取實際偏差變化率DRnow和變化方向FXnow。

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