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龍圖騰網(wǎng)恭喜福建友誼膠粘帶集團有限公司申請的專利一種用于膠帶生產(chǎn)的溫控智能優(yōu)化方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119396221B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510002268.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05D23/20；該發(fā)明授權(quán)一種用于膠帶生產(chǎn)的溫控智能優(yōu)化方法及系統(tǒng)是由林克華;林克波設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種用于膠帶生產(chǎn)的溫控智能優(yōu)化方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種用于膠帶生產(chǎn)的溫控智能優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1:通過多模態(tài)傳感器采集干燥過程中生產(chǎn)數(shù)據(jù)；S2:基于GNN和LSTM構(gòu)建狀態(tài)預(yù)測模型，將采集到的生產(chǎn)數(shù)據(jù)輸入到預(yù)測模型中，動態(tài)預(yù)測各溫控區(qū)域間的狀態(tài)；S3:基于預(yù)測各溫控區(qū)域間的狀態(tài)，將每個溫控區(qū)域建模為一個智能體，通過訓(xùn)練智能體之間的協(xié)同控制策略，實現(xiàn)各加熱區(qū)間熱量資源的動態(tài)分配；S4:納入環(huán)境補償?shù)哪：刂苾?yōu)化方案：針對環(huán)境溫度和濕度的短期變化，使用模糊控制動態(tài)調(diào)整干燥段之間的溫區(qū)梯度分布，優(yōu)化能源效率;S5:溫控模塊根據(jù)步驟S3和S4獲得的優(yōu)化方案，對溫控區(qū)域進(jìn)行實時調(diào)整溫區(qū)溫度和風(fēng)速。本發(fā)明全面提升了膠帶生產(chǎn)干燥過程中溫控系統(tǒng)的智能化水平。

本發(fā)明授權(quán)一種用于膠帶生產(chǎn)的溫控智能優(yōu)化方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于膠帶生產(chǎn)的溫控智能優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：S1:通過多模態(tài)傳感器采集干燥過程中生產(chǎn)數(shù)據(jù)，包括環(huán)境參數(shù)、涂布厚度、溫度波動和溶劑揮發(fā)速率；S2:基于GNN和LSTM構(gòu)建狀態(tài)預(yù)測模型，將采集到的生產(chǎn)數(shù)據(jù)輸入到預(yù)測模型中，動態(tài)預(yù)測各溫控區(qū)域間的狀態(tài)；S3:基于預(yù)測各溫控區(qū)域間的狀態(tài)，將每個溫控區(qū)域建模為一個智能體，通過訓(xùn)練智能體之間的協(xié)同控制策略，實現(xiàn)各加熱區(qū)間熱量資源的動態(tài)分配；S4:納入環(huán)境補償?shù)哪：刂苾?yōu)化方案：針對環(huán)境溫度和濕度的短期變化，使用模糊控制動態(tài)調(diào)整干燥段之間的溫區(qū)梯度分布，優(yōu)化能源效率;S5:溫控模塊根據(jù)步驟S3和S4獲得的優(yōu)化方案，對溫控區(qū)域進(jìn)行實時調(diào)整溫區(qū)溫度和風(fēng)速；所述基于GNN和LSTM構(gòu)建狀態(tài)預(yù)測模型，具體如下：所述預(yù)測模型輸入：實時采集的多模態(tài)數(shù)據(jù)，包括每個溫控區(qū)域的涂布厚度、溫度波動、溶劑濃度、以及環(huán)境參數(shù)；輸出：預(yù)測未來若干時間步內(nèi)每個溫控區(qū)域的狀態(tài)，包括溶劑濃度分布、涂布干燥狀態(tài)、能耗指標(biāo)；將干燥系統(tǒng)劃分為N個區(qū)域，每個區(qū)域在任意時刻t的狀態(tài)表示為： ；其中，為第n區(qū)域的涂布厚度；為第n區(qū)域的溫度波動；為第n區(qū)域的溶劑濃度；為全局環(huán)境參數(shù)；整個系統(tǒng)在時刻t的狀態(tài)表示為： ；定義一個圖G=V,E：節(jié)點V對應(yīng)N個干燥區(qū)域，每個節(jié)點表示一個區(qū)域的狀態(tài)；邊E表示區(qū)域間的空間關(guān)聯(lián)；GNN用于提取區(qū)域間的空間交互特征，節(jié)點特征通過鄰域聚合更新，公式如下： ；其中，為第l層中節(jié)點n的特征表示，初始輸入為；為節(jié)點n的鄰居節(jié)點集合；為節(jié)點n和j之間的邊權(quán)重；為第l層的可學(xué)習(xí)權(quán)重矩陣；σ為激活函數(shù)；經(jīng)過L層圖卷積后，得到每個節(jié)點的最終空間特征表示： 其中包含了節(jié)點n的自身狀態(tài)信息和其鄰域的交互信息；將所有節(jié)點的特征組合，得到整個系統(tǒng)的空間特征： ;通過LSTM進(jìn)行動態(tài)建模，對于每個節(jié)點n，其時間序列輸入為，LSTM的輸出為未來若干時間步的狀態(tài)預(yù)測： ；其中，為區(qū)域n的在未來t+1到t+τ時間步的預(yù)測狀態(tài)；在訓(xùn)練過程中，定義損失函數(shù)優(yōu)化模型參數(shù)： ;其中，、分別為實際與預(yù)測的溶劑濃度；、分別為實際與預(yù)測的溫度分布；a1、a2為權(quán)重參數(shù)。

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