[0001] 本发明涉及预警系统技术领域，具体涉及一种实验室安全物联智能预警系统。

[0002] 随着实验室科研工作的不断发展，实验室安全管理成为一个愈发重要的议题。实验室中涉及到的化学品、设备操作等存在一系列的潜在风险，因此对实验室安全的及时监
测和预警显得尤为重要。目前已有一些实验室安全监测系统，然而，这些系统在智能性、物
联网集成等方面仍存在一些不足。

[0003] 环境监测系统：现有的实验室安全监测系统主要侧重于对环境参数的监测，如温度、湿度、气体浓度等。然而，这些系统通常未能涵盖对实验设备和人员行为的全面监控。

[0004] 设备监测系统：一些实验室采用了设备监测系统，用于检测设备的工作状态。但这些系统大多独立运作，缺乏与环境监测系统的有效集成，导致信息难以共享，难以形成全面
的实验室安全监测方案。

[0005] 人员行为监控：现有技术中也存在一些人员行为监控系统，但往往依赖于摄像头等设备，且缺乏智能化的行为分析。这些系统通常只能提供有限的实验室人员行为信息，对
异常操作的识别和预警能力有限。

[0006] 综上所述，现有技术在实验室安全监测方面存在智能性不足、系统集成性差等问题，未能满足实验室复杂环境下的全面、高效、智能的安全管理需求。

[0098] 下面将结合本发明专利实施例中的附图，对本发明专利实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明专利一部分实施例，而不是全部的
实施例。

[0099] 需要说明的是，在本发明专利的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上；术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”、前端“、“后端”、“头部”、“尾部”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明专利和简化描
述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，
因此不能理解为对本发明专利的限制。

[0100] 此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

[0101] 同时，在本发明专利的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电性连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普
通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明专利中的具体含义。

[0102] 为实现上述目的，本发明提出一种实验室安全物联智能预警方法，在某化学实验室内进行使用，如图1所示，包括：

[0103] 实验室环境预警系统、实验室设备预警系统、实验室人员行为预警系统、自适应学习系统和集成化控制系统。

[0104] 其中，实验室环境预警系统、实验室设备预警系统、实验室人员行为预警系统和自适应学习系统均通过无线通信网络与集成化控制系统连接；自适应学习系统通过无线通信
网络与实验室环境预警系统、实验室设备预警系统和实验室人员行为预警系统连接，以实
时接收环境参数和设备运行数据，进行综合分析和优化。

[0105] 实验室环境预警系统，用于对传感器采集的实时环境参数进行特征提取，得到融合特征，利用先进的实时模式识别算法对融合特征进行分析，得到预警信号，快速、准确地
识别潜在的危险因素，根据调控反馈机制对环境参数进行调整，使得环境在安全范围内；并
将实时采集的环境参数传输至集成化控制系统，以确保环境数据的及时共享，便于系统进
行综合分析和决策；具体内容为：

[0106] 该系统包括先进传感技术组件、环境参数传输模块、实时模式识别模块、安全门限设定模块、实时监测与反馈模块和历史数据存储模块。

[0107] 先进传感技术组件包括高精度、高灵敏度、多功能的传感器网络，用于实时采集实验室环境参数，该参数包括温度、湿度、空气质量、噪音水平、出入口通道和通风窗口的开闭
状态。

[0108] 环境参数传输模块，用于通过无线通信网络接收先进传感技术组件采集的参数，对该参数进行预处理并进行特征提取，得到空间特征和时间特征，并对该特征进行融合，通
过无线通信网络将融合特征传输至实时模式识别模块，以保障及时准确的数据传递和更好
地捕捉环境参数的动态变化。具体内容为：

[0109] 步骤1、预处理包括对参数进行清洗，去除重复数据、填补缺失值和剔除异常值，以确保数据集的准确性和完整性；利用信号处理技术(如低通滤波、高通滤波等)对清洗后的
参数进行噪声过滤，以消除环境干扰对数据分析的影响，使得后续的特征提取更加可靠；对
滤波后的参数进行标准化处理，使不同量纲的数据转换为相同的标准，有助于提高模型的
训练效果，减少因数据范围差异带来的负面影响。

[0110] 步骤2、利用回归分析或其他机器学习技术，对步骤1中预处理后的参数进行处理，提取出设备在实验室内的运行状态与环境参数之间的关联，得到相应的空间特征，该特征
包括设备在实验室内的位置和传感器的分布情况，有助于理解设备状态与环境的关联性；
利用时间序列分析技术分析步骤1中预处理后参数的时间序列数据，得到时间特征，该特征
包括数据的周期性变化、趋势性变化和突变点，反映出设备在不同时间段的运行状态，并帮
助识别潜在的异常情况。

[0111] 步骤3、对空间特征和时间特征进行标准化处理，以确保不同特征在同一范围内，这有助于减少因特征尺度不同而带来的影响；利用特征融合技术对处理后的特征赋予不同
的权重，以强调对分析结果更重要的特征，再进行融合，得到融合特征，可以更全面地捕捉
环境参数的动态变化，提供更准确的分析基础。

[0112] 对融合后的特征向量进行验证，计算融合结果与实际观测值之间的误差来评估融合效果，确保其能够有效捕捉环境参数的动态变化。

[0113] 实时模式识别模块，用于利用实时模式识别算法(包括有支持向量机、决策树、随机森林和神经网络)对融合特征进行分析，得到实验室环境参数的变化趋势(变化趋势包括
上升或下降趋势、周期性变化、突变等)，迅速识别潜在的危险因素(例如当温度参数出现异
常上升趋势，系统可以识别出可能存在的火灾隐患)，生成预警信号，并传递给安全门限设
定模块和实时监测与反馈模块，以便进行相应的调控和处理；预警信号还可以通过实时警
报通知、短信或电子邮件通知实验室管理员。

[0114] 其中，上升或下降趋势为判断某一参数是否在增加或减少，并评估其变化速率；周期性变化为识别参数是否存在周期性波动，例如日间温度变化；突变为识别参数是否出现
突变，例如温度的急剧上升或下降，这可能指示潜在危险。

[0115] 安全门限设定模块，用于提供用户界面，允许实验室管理员根据实验需求和特殊环境要求设定安全门限，确保环境参数始终在预设安全范围内，并将设定的安全门限信息
传递给实时模式识别模块和实时监测与反馈模块，以便进行对比和调控。

[0116] 实时监测与反馈模块，用于接收到预警信号后，启动实时调控反馈机制，通过控制相关设备调整实验室环境参数，包括调节通风系统、调整空调温度、开启或关闭窗户，以使
环境恢复到安全水平。

[0117] 历史数据存储模块，用于记录环境参数异常事件的发生时间、地点和具体参数数值，以支持后续分析和改进系统的学习能力。

[0118] 实验室设备预警系统，用于对实验室设备运行数据进行预处理，并构建时域多尺度特征共享融合‑域自适应学习模型，提取数据中具有不同时间尺度的特征，并进行整合，
利用Lasso回归模型对整合的特征进行预测，提前识别潜在故障，异常状态将立即触发预
警，从而保障实验室设备的安全运行；具体内容为：

[0119] 该系统包括设备工况监控模块、数据传输模块、设备监测自适应模块、异常事件报告模块和设备健康历史记录模块。

[0120] 设备工况监控模块，用于通过高精度、高灵敏度、多功能的传感器网络实时监测实验室内所有设备的运行数据，包括电力消耗、温度、振动和电流。

[0121] 数据传输模块，用于将设备的运行数据传输至集成化控制系统和设备监测自适应模块，并在集成化控制系统中确保及时准确的更新该数据。

[0122] 设备监测自适应模块，用于对设备的运行数据进行预处理，包括去噪、标准化和灰度处理，以确保数据的一致性和质量；构建时域多尺度特征共享融合‑域自适应学习模型，
将预处理后的设备状态数据输入到该模型中，提取具有不同时间尺度的特征，并进行整合，
利用Lasso回归模型对整合的特征进行预测，得到设备故障信息。具体内容为：

[0123] 标准化的表达式为：

[0124]

[0125] 其中，X表示原始数据，μ表示均值，σ表示标准差，Xstd表示标准化后的数据；

[0126] 时域多尺度特征共享融合‑域自适应学习模型包括输入层、特征共享层和融合层；使用域自适应算法训练该模型，减少域间的分布差异，提高其在故障诊断任务中的准确性
和鲁棒性；将预处理后的设备状态数据输入到训练完成后的模型中，利用时域多尺度特征
提取方法，提取具有不同时间尺度的特征，该特征包括设备的振动信号、温度变化和压力波
动，代表设备在不同时间段的运行状态，利用特征加权平均对对该特征进行整合，得到整合
的特征向量，以综合利用各种尺度下的信息，具体表达式为：

[0127]

[0128] 其中，Ffusion表示融合特征向量，wi表示第j个时间尺度特征的特征权重，Fw表示第w个设备状态数据的原始特征，n表示时间尺度特征的总数；

[0129] 利用Lasso回归模型对整合的特征向量进行故障特征识别与预测分析，得到故障预测结果和健康状态评估，能够准确识别和预测设备故障信息，并通过优化实现变化工况
条件下设备故障智能诊断；

[0130] Lasso回归模型的表达式为：

[0131] Y＝X·β

[0132] 其中，Y表示目标变量，β表示回归系数；

[0133] 带有L1正则化项的损失函数的表达式为：

[0134]

[0135] 其中，N表示样本数量，λ表示正则化参数，L(β)表示损失函数；

[0136] 对损失函数进行最小化，得到最优回归系数，具体表达式为：

[0137]

[0138] 其中，表示估计的回归系数；

[0139] 经过Lasso回归训练后，非零的系数即为选定的特征的权重；

[0140] 通过计算融合结果与实际观测值之间的均方误差，对预测结果进行验证和评估，确保融合结果符合预期并能够有效地应用于后续任务，公式如下：

[0141]

[0142] 其中，MSE表示均方误差，yi表示第i个样本的实际观测值， 表示第i个样本的对应的预测值。

[0143] 异常事件报告模块，用于根据设备故障信息，收集与异常事件相关的数据，包括异常发生时间、设备位置和具体异常参数数值，自动生成详细的异常事件报告，该报告包括异
常事件的描述、影响程度评估、可能的原因分析、建议的解决方案，并向实验室管理员发送
警报，包括报告摘要和紧急性等级，以确保实验员能够及时采取必要的措施；将生成的异常
事件报告被存档在系统中，用于后续分析和改进系统学习能力，报告的存档包括时间戳和
报告生成的详细信息，以便追溯和参考。

[0144] 其中，设备故障信息包括：

[0145] 电力消耗异常：设备的电力消耗突然增加或减少。

[0146] 温度异常：设备的运行温度过高或过低。

[0147] 振动异常：设备振动幅度异常增大。

[0148] 电流异常：设备的电流值异常变化。

[0149] 运行时间异常：设备运行时间过长或过短。

[0150] 维护历史异常：设备未按时进行维护或维护记录异常。

[0151] 故障记录异常：设备故障频率增加，故障未能及时记录。

[0152] 相关设备进行自动调整包括以下内容：

[0153] ①调整设备运行参数：修改设备的运行参数，如降低电流、电压或温度设置。

[0154] ②启动备用设备：在主要设备出现故障时，启动备用设备以保证实验室的正常运行。

[0155] ③降低负荷：在设备过载时，通过降低负荷来减轻设备的压力，防止进一步损坏。

[0156] 设备健康历史记录模块，用于记录设备的健康历史数据，包括运行时间、维护历史、故障记录，以支持对设备状况的深入分析和提供更准确的预测。

[0157] 实验室人员行为预警系统，用于获取人员活动数据，利用卷积神经网络视觉自适应学习模型对该数据进行分析，当识别到异常行为时，触发预警机制并通知实验室管理员，
以确保实验室安全；并将人员活动数据传输至集成化控制系统，为系统提供实时的人员行
为数据支持，以便及时识别和响应潜在的安全风险；具体内容为：

[0158] 该系统包括人员定位与识别模块、行为监测自适应模块、实时警报通知模块和人员活动历史记录模块。

[0159] 人员定位与识别模块，用于利用先进的UWB人员定位技术通过发送和接收短脉冲信号实现对实验室内人员位置的高精度定位，避免信号干扰和位置误差，并利用身份识别
技术(例如摄像头)对实验室内人员进行身份确认，当未经授权的人员进入敏感区域，系统
可以自动触发安全措施，如警报系统、安全门锁定等，以确保实验室的安全性，防止未经授
权的人员进入敏感区域；同时记录实验室内人员的信息，包括身份识别数据和进出时间，用
于后续活动历史记录和分析，进而得到人员活动数据，该数据包括人员的位置信息、移动轨
迹和行为模式。

[0160] 行为监测自适应模块，用于基于人员行为图像对卷积神经网络视觉自适应学习模型进行处理，得到处理后的模型，对预处理后的人员活动数据进行特征提取，得到空间特征
和时间特征，以便更好地捕捉人员行为的动态和变化；将提取的特征与正常行为和异常行
为进行比较，识别实验室内发生的任何异常行为；一旦检测到异常，系统将发出及时的预
警；具体内容为：

[0161] 卷积神经网络视觉自适应学习模型包括多个卷积层、池化层和全连接层；

[0162] 人员行为图像的来源包括以下方式：

[0163] (1)实时监控摄像头：安装在实验室内的监控摄像头实时捕捉人员的行为图像。这些图像数据会被自动存储到系统的数据库中，以供后续处理和分析。

[0164] (2)历史记录：这些图像可能是从实验室的日常监控中获取的，也可能是从特定的实验或测试中获得的。

[0165] (3)预警记录：当系统检测到异常行为时，会记录下相关的图像作为预警记录，这些记录可以用于训练和优化模型。

[0166] 将人员行为图像分为训练集、验证集和测试集，将训练集输入到卷积神经网络视觉自适应学习模型中，通过卷积层中的卷积核(滤波器)进行卷积操作，提取训练集中的低
级特征(边缘、角点)和高级特征(形状、纹理)，具体表达式为：

[0167]

[0168] 其中，I表示训练集矩阵，K表示卷积核矩阵，r表示输出特征的行位置，c表示输出特征的列位置，m表示卷积核的行索引，b表示卷积核的列索引；

[0169] 利用全连接层对提取的特征进行分类学习，进而识别正常行为和异常行为，具体表达式为：

[0170] z＝Wx+g

[0171] 其中，W表示权重矩阵，x表示输入特征，g表示偏置项，z表示输出；

[0172] 利用梯度下降法和Adam优化算法，不断调整模型参数，最小化损失函数，提高分类准确率；

[0173] 梯度下降法计算公式如下：

[0174]

[0175] 其中，P表示更新后的模型参数，θ表示当前的模型参数，η表示学习率， 表示损失函数的梯度；

[0176] Adam优化算法计算公式如下：

[0177] 梯度的一阶动量估计：

[0178] 梯度的二阶动量估计：

[0179] 一阶动量估计的偏差校正：

[0180] 二阶动量估计的偏差校正：

[0181] 参数更新公式：

[0182] 其中，mt表示第t次迭代时梯度的一阶动量估计；β1表示动量衰减系数，通常设为0.9；mt‑1表示第t‑1次迭代时梯度的一阶动量估计；vt表示第t次迭代时梯度的二阶动量估
计；β2表示动量衰减系数，通常设为0.999；vt‑1表示第t‑1次迭代时梯度的二阶动量估计；
表示偏差校正后的一阶动量估计； 表示偏差校正后的二阶动量估计； 表示一阶动量估
计的动量衰减系数，通常设为0.9； 表示二阶动量估计的动量衰减系数，通常设为0.999；
P'表示经过一次迭代后更新的模型参数，θ'表示更新后的模型参数，∈表示常数。

[0183] 验证集用于调参和早停，确保模型在训练过程中的泛化能力，其过程为：

[0184] ①调参：在每个训练阶段结束后，使用验证集对模型进行评估，计算模型在验证集上的损失函数和准确率，以监控模型的性能；

[0185] ②早停：如果在连续若干个训练周期中，验证集的变化小于预设的阈值，则认为模型已达到最佳状态，停止训练，具体公式为：

[0186] Lossval,t‑Lossval,t‑1<λ

[0187] 其中，λ表示一个小的正数(如0.0001)，Lossval,t表示在第t次验证周期中得到的验证集损失值，Lossval,t‑1表示在第t‑1次验证周期中得到的验证集损失值；

[0188] 训练完成后，将测试集输入到模型中，计算模型在测试集上的损失和准确率，具体公式为：

[0189]

[0190] 其中，L表示损失函数，ye表示第g个测试集样本的真实标签， 表示第g个测试集样本的模型预测值，G表示测试集样本数量。

[0191] 由此，得到处理后的卷积神经网络视觉自适应学习模型。

[0192] 实时警报通知模块，用于将接收到的预警发送给实验室管理员，以便管理员及时采取必要措施处理异常情况，确保实验室安全。

[0193] 异常行为包括：

[0194] 异常移动轨迹：当人员在实验室内频繁在敏感区域停留、违反规定的行动路线。

[0195] 异常停留：长时间停留在某个区域或设备附近，超出正常操作或工作范围。

[0196] 未经授权进入敏感区域：人员未经授权或身份未确认就进入敏感区域。

[0197] 异常操作设备：对设备进行未经许可的操作、修改或维护，可能导致设备故障或安全隐患，将被认定为危险行为。

[0198] 违反安全规定：不按照实验室安全规定和操作流程进行工作，可能导致实验室安全事故。

[0199] 携带危险物品：携带易燃、易爆、腐蚀性物质等危险物品进入实验室，可能引发安全风险。

[0200] 人员活动历史记录模块，用于记录实验室人员的活动历史数据，包括进出时间、停留位置、活动模式等，以支持后续分析和改进系统的学习能力。

[0201] 自适应学习系统，用于利用机器学习技术对实验室环境预警系统、实验室设备预警系统和实验室人员行为预警系统进行优化，提升整体预警系统的智能化水平和响应能
力，以保持系统的高效性和适应性；并将优化后的预警系统及其得到的特征反馈至集成化
控制系统，以提升整个系统的智能化水平和预警准确性。

[0202] 集成化控制系统，用于利用数据分析和处理技术对实验室环境预警系统、实验室设备预警系统和实验室人员行为预警系统的数据进行信息整合，并将处理结果反馈至实验
室环境预警系统、实验室设备预警系统、实验室人员行为预警系统和自适应学习系统，以实
现实时监控和预警功能；具体内容为：

[0203] 该系统包括统一控制平台模块、实时数据整合模块、系统联动控制模块、远程监控操作模块、智能决策支持模块和可扩展模块。

[0204] 统一控制平台模块，用于提供直观的用户界面，对实验室环境预警系统、实验室设备预警系统和实验室人员行为预警系统进行集中监控和控制，方便实验室管理员进行操作
和管理。

[0205] 实时数据整合模块，用于实时整合来自实验室环境预警系统、实验室设备预警系统和实验室人员行为预警系统的数据，通过数据整合，系统能够全面了解实验室的运行状
况。

[0206] 系统联动控制模块，用于在检测到异常情况时，系统能够自动触发相关联的控制操作；例如，在环境预警时可以调整通风系统，或者在检测到人员异常行为时可以启动安全
门锁定。

[0207] 远程监控操作模块，用于远程监控和操作，允许实验室管理员通过互联网远程访问系统。管理员无论身在何处都能够实时监管实验室状态，并在必要时进行远程操作。

[0208] 智能决策支持模块，用于通过对大量数据的分析，提供决策建议；系统可以根据先前的历史数据和学习模型，辅助管理员做出更明智的决策，例如在某种环境条件下采取何
种安全措施。

[0209] 可扩展模块，用于集成新的子系统或更新现有的系统，使系统能够跟随实验室的发展和变化而不断升级和优化。

[0210] 本实施例中，某时刻，因实验操作不当，导致实验室内部分化学物质泄露，迅速引起空气质量恶化，传感器网络立即捕捉到这一变化，并通过环境参数传输模块将数据传输
至实时模式识别模块。实时模式识别技术分析这些参数的变化趋势，迅速识别出潜在的危
险因素，并生成预警信号。安全门限设定模块中预设的安全门限被超出，系统立即启动实时
调控反馈机制。通过控制实验室内的通风系统，加快空气流通，同时通知实验室管理员和相
关人员采取紧急处理措施。

[0211] 在此过程中，自适应学习系统根据这次事件对预警模型进行优化，提高了对类似事件的预警准确性。集成化控制系统确保了各个子系统之间的数据共享和协同工作，使整
个处理过程高效顺畅。

[0212] 本发明提出的实验室安全物联智能预警系统在实际情况中的应用是可行的，能有效提高实验室的安全性和管理效能。

[0213] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形
也应视为本发明的保护范围。