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龙图腾网获悉北京致控远科技有限公司申请的专利基于传感器网络的数据中心空气质量智能预警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：CN121522104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511801712.8，技术领域涉及：G01N33/00；该发明授权基于传感器网络的数据中心空气质量智能预警方法及系统是由申丽;张忠平设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于传感器网络的数据中心空气质量智能预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及传感器网络与物联网技术领域，具体为基于传感器网络的数据中心空气质量智能预警方法及系统；所述方法包括：通过在数据中心关键区域部署多类型传感器节点构建自组织协作网络，实时采集并校正多维空气数据；通过节点间动态权重融合与局部异常识别提升数据可靠性；利用空间映射与时序分析建立空气参数与机房结构关联模型，识别微尺度扩散趋势；构建自适应动态阈值机制，结合历史统计与实时反馈实现阈值滚动优化；基于多级预警判定与触发条件生成分级告警策略，并通过闭环反馈不断自优化预警精度与响应效率。本发明实现了对数据中心空气质量的全方位、智能化、高可靠预警与调控。

本发明授权基于传感器网络的数据中心空气质量智能预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于传感器网络的数据中心空气质量智能预警方法，其特征在于，包括以下具体实施步骤： S1、在数据中心关键区域部署多类型传感器节点，构建自组织协作网络，实时采集多维空气数据，并对采集的数据进行节点端校正和局部异常识别； S2、通过节点间动态权重融合与局部异常识别提升数据可靠性，并利用空间映射与时序分析建立空气参数与机房结构关联模型，识别微尺度扩散趋势，具体包括： 将每个节点的校正参数映射到数据中心的机柜坐标、送排风路径及冷通道结构，构建多维空气状态与空间布局的动态对应框架，具体为： A1、将每个节点的校正参数映射到数据中心的机柜坐标、送排风路径及冷通道结构，构建多维空气状态与空间布局的动态对应框架，具体包括： A2、从节点数据包中取出校正后的多维向量和局部异常标记，计算节点与邻域一致性残差； A3、计算初始可信度分数，并用节点间邻接权进行局域平滑，得到最终可信度分数； 基于节点间邻接权和可信度形成观测权矩阵，结合图拉普拉斯平滑和时序平滑，进行空间和时序分析； 以连续时间窗滑动方式分析空气参数的变化速率、变化方向及局部扰动持续性，在空间分布框架中识别微尺度扩散或聚集趋势， 具体为： B1、基于节点间邻接权，并结合可信度形成观测权矩阵： B2、定义图拉普拉斯，求解空间平滑最小化问题： B3、对每个格点引入指数加权历史项，进行时序平滑： 其中，表示观测权矩阵，即对角矩阵；L表示图拉普拉斯矩阵；D表示度矩阵，对角矩阵，其元素定义为，即节点i与所有邻居的连通权重之和；W表示节点间的加权邻接矩阵，每个元素为表示空间平滑强度系数，控制观测拟合项与图平滑项之间的权衡；表示向量化的观测数据；表示图拉普拉斯平滑的空间估计解向量；表示时间平滑系数，用于把当前时刻估计与历史估计结合；表示节点i在时间的经邻域平滑后的可信度分数； 通过构建跨区域因子链条，将机柜热负荷变化、风道阻力、邻区设备运行波动外部因子与空气质量趋势进行耦合评估，量化异常形成与扩散的潜在驱动力，具体为： C1、按照可信度与原始标记分为三类节点： 可信集：； 可疑集：； 低可信集：； C2、对每个传感器，计算与邻域平滑估计差距：； 若，则判定为真实突发异常，否则视为传感器异常或噪声； C3、对每个空间点，使用加权Huber损失求融合值z： ； ； 实现上采用迭代重加权最小二乘求解，权重初值用； C4、若某i被判定为真实突发，则在该点融合结果允许更高的敏感性； 其中，和表示设定的可信度阈值；表示节点观测与融合估计的差距度量；表示自适应一致性阈值，用于比较是否显著；表示Huber损失函数，用于鲁棒处理残差；z表示融合估计，即在某空间点或格点上，通过对观测最小化Huber损失得到的鲁棒融合值；为切换点，即阈值，当残差使用二次损失，否则线性增长；表示自适应阈值，取决于历史波动标准差；表示局部异常标志，1表示异常，0表示正常； 基于扰动趋势与因子风险量化结果，以融合概率模型输出空气质量异常的综合可信度与可能成因； S3、构建自适应动态阈值机制，结合历史统计与实时反馈实现阈值滚动优化； S4、基于多级预警判定与触发条件生成分级告警策略，并通过闭环反馈不断自优化预警精度与响应效率。

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