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龍圖騰網恭喜克拉瑪依市富城天然氣有限責任公司申請的專利用于高溫環境的智能制冷設備控制系統及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：CN119042929B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09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：202411428084.9，技術領域涉及：F25J1/02；該發明授權用于高溫環境的智能制冷設備控制系統及方法是由王緯;張濤;宗正論;李森;巫云;蘇比依·艾爾肯設計研發完成，并于2024-10-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本用于高溫環境的智能制冷設備控制系統及方法在說明書摘要公布了：本申請公開了一種用于高溫環境的智能制冷設備控制系統及方法，其采用基于深度學習的數據分析和處理技術來對工作狀態參數進行數據規整和時序關聯，對高溫天然氣的溫度數據進行局部時序特征提取和全時域的顯著聚合，以此根據制冷設備工作狀態時序特征和高溫天然氣溫度數據的聚合特征之間的主成分顯著匹配融合特征來自適應地控制下一時間點的被監控制冷設備的壓縮機轉速值，并進行相應地調整。這樣，系統能夠收集多個參數，提供更為全面的系統狀態視圖。同時能夠即時響應外部條件的變化，動態調整壓縮機轉速，使得設備能夠在不同工況下維持最佳運行狀態，提高制冷效率，以實現制冷設備控制的智能化。

本發明授權用于高溫環境的智能制冷設備控制系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種用于高溫環境的智能制冷設備控制系統，其特征在于，包括：狀態參數獲取模塊，用于獲取由傳感器組采集的被監控制冷設備的工作狀態參數的時間序列，所述工作狀態參數包括入口溫度、入口壓力、出口溫度和出口壓力；溫度數據獲取模塊，用于獲取高溫天然氣的溫度數據的時間序列；溫度局部時序特征提取模塊，用于將所述高溫天然氣的溫度數據的時間序列通過基于1D-CNN的序列編碼器以得到高溫天然氣溫度局部時序特征向量的時間序列；高溫天然氣溫度時序聚合模塊，用于將所述高溫天然氣溫度局部時序特征向量的時間序列通過基于節點顯著性衰減的溫度局部時序語義聚合網絡以得到高溫天然氣溫度時序節點語義顯著聚合表示向量；數據規整模塊，用于將所述工作狀態參數的時間序列按照時間維度和工作狀態參數樣本維度進行數據規整以得到工作狀態參數矩陣的時間序列；狀態參數時序關聯特征提取模塊，用于將所述工作狀態參數矩陣的時間序列通過包含空洞卷積神經網絡和遞歸神經網絡的工作狀態參數時序關聯特征提取器以得到工作狀態時序關聯特征向量；溫度時序狀態-工作狀態顯著融合模塊，用于將所述高溫天然氣溫度時序節點語義顯著聚合表示向量和所述工作狀態時序關聯特征向量通過基于特征主成分細粒度優化匹配的顯著融合網絡以得到溫度時序狀態-工作狀態稀疏顯著匹配融合表示向量；控制結果生成模塊，用于基于所述溫度時序狀態-工作狀態稀疏顯著匹配融合表示向量，得到控制結果；轉速調整模塊，用于基于所述控制結果，通過變頻器調整所述被監控制冷設備的壓縮機轉速；其中，所述高溫天然氣溫度時序聚合模塊，包括：高溫天然氣溫度局部時序特征顯著性描述因子計算單元，用于計算所述高溫天然氣溫度局部時序特征向量的時間序列中的各個高溫天然氣溫度局部時序特征向量的特征顯著性描述因子，其中，所述特征顯著性描述因子與所述各個高溫天然氣溫度局部時序特征向量的均值和方差有關；高溫天然氣溫度局部時序特征顯著性衰減因子構造單元，用于基于所述高溫天然氣溫度局部時序特征向量的時間隊列中的各個高溫天然氣溫度局部時序特征向量與當前的高溫天然氣溫度局部時序特征向量之間的距離跨度，構造所述各個高溫天然氣溫度局部時序特征向量的特征顯著性衰減因子；高溫天然氣溫度局部時序特征顯著性描述因子調制單元，用于基于所述各個高溫天然氣溫度局部時序特征向量的特征顯著性衰減因子對所述各個高溫天然氣溫度局部時序特征向量的特征顯著性描述因子進行調制以得到高溫天然氣溫度局部時序特征顯著性衰減描述因子的序列；高溫天然氣溫度局部時序特征顯著性衰減權重因子計算單元，用于將所述高溫天然氣溫度局部時序特征顯著性衰減描述因子的序列輸入門控掩碼模塊以得到高溫天然氣溫度局部時序特征顯著性衰減權重因子的序列；高溫天然氣溫度時序節點語義顯著聚合單元，用于以所述高溫天然氣溫度局部時序特征顯著性衰減權重因子的序列作為權重的序列，計算所述高溫天然氣溫度局部時序特征向量的時間序列的加權和以得到所述高溫天然氣溫度時序節點語義顯著聚合表示向量；其中，所述高溫天然氣溫度局部時序特征顯著性衰減權重因子計算單元，用于：對所述高溫天然氣溫度局部時序特征顯著性衰減描述因子的序列中的每個高溫天然氣溫度局部時序特征顯著性衰減描述因子進行基于Sigmoid函數的歸一化處理以得到歸一化高溫天然氣溫度局部時序特征顯著性衰減描述因子的集合；將所述歸一化高溫天然氣溫度局部時序特征顯著性衰減描述因子的集合中的每個歸一化高溫天然氣溫度局部時序特征顯著性衰減描述因子輸入門控函數進行掩碼化處理以得到所述高溫天然氣溫度局部時序特征顯著性衰減權重因子的序列；其中，所述高溫天然氣溫度局部時序特征顯著性描述因子計算單元，用于：分別計算所述高溫天然氣溫度局部時序特征向量的均值和方差以得到高溫天然氣溫度局部時序特征均值和高溫天然氣溫度局部時序特征方差；計算所述高溫天然氣溫度局部時序特征向量與所述高溫天然氣溫度局部時序特征均值的按位置差值以得到高溫天然氣溫度局部時序差分向量；計算所述高溫天然氣溫度局部時序差分向量中每個特征值的四次方以得到高溫天然氣溫度局部時序調制差異向量；計算所述高溫天然氣溫度局部時序調制差異向量的期望值以得到高溫天然氣溫度局部時序期望值；將所述高溫天然氣溫度局部時序期望值與所述高溫天然氣溫度局部時序特征方差的平方進行相除以得到所述高溫天然氣溫度局部時序特征向量對應的特征顯著性描述因子；其中，所述高溫天然氣溫度局部時序特征顯著性衰減因子構造單元，用于：提取所述各個高溫天然氣溫度局部時序特征向量中的最大值以得到高溫天然氣溫度局部時序特征最大值的序列；提取所述當前的高溫天然氣溫度局部時序特征向量的最大值以得到當前高溫天然氣溫度局部特征最大值；計算所述當前高溫天然氣溫度局部特征最大值與所述高溫天然氣溫度局部時序特征最大值的序列之間的按位置相減以得到高溫天然氣溫度時序偏移值的序列；統計所述各個高溫天然氣溫度局部時序特征向量與所述當前的高溫天然氣溫度局部時序特征向量之間的距離跨度值以得到高溫天然氣溫度距離跨度值的序列，并計算所述高溫天然氣溫度距離跨度值的序列中各個值的平方以得到高溫天然氣溫度距離跨度調制值的序列；將所述高溫天然氣溫度時序偏移值的序列與所述高溫天然氣溫度距離跨度調制值的序列進行按位置相除以得到所述各個高溫天然氣溫度局部時序特征向量的特征顯著性衰減因子；其中，所述溫度時序狀態-工作狀態顯著融合模塊，包括：高溫天然氣溫度工作狀態特征標準化單元，用于對所述高溫天然氣溫度時序節點語義顯著聚合表示向量和所述工作狀態時序關聯特征向量進行標準化處理以得到標準化高溫天然氣溫度時序節點語義顯著聚合表示向量和標準化工作狀態時序關聯特征向量；高溫天然氣溫度工作狀態樣本協方差計算單元，用于計算所述標準化高溫天然氣溫度時序節點語義顯著聚合表示向量和所述標準化工作狀態時序關聯特征向量的樣本協方差矩陣以得到高溫天然氣溫度節點語義顯著時序聚合樣本協方差矩陣和工作狀態時序關聯協方差矩陣；高溫天然氣溫度工作狀態主成分特征提取單元，用于對所述高溫天然氣溫度節點語義顯著時序聚合樣本協方差矩陣和所述工作狀態時序關聯協方差矩陣進行基于矩陣分解的特征向量提取以得到高溫天然氣溫度節點語義顯著時序聚合主成分特征向量的集合和工作狀態時序關聯主成分特征向量的集合；高溫天然氣溫度工作狀態特征查詢匹配單元，用于將所述高溫天然氣溫度節點語義顯著時序聚合主成分特征向量的集合和所述工作狀態時序關聯主成分特征向量的集合輸入最大近似查詢匹配網絡以得到高溫天然氣溫度節點語義顯著時序聚合主成分特征向量和工作狀態時序關聯主成分特征向量的最佳匹配對的集合；高溫天然氣溫度工作狀態特征語義關聯單元，用于將所述高溫天然氣溫度節點語義顯著時序聚合主成分特征向量和工作狀態時序關聯主成分特征向量的最佳匹配對的集合中的各個高溫天然氣溫度節點語義顯著時序聚合主成分特征向量和工作狀態時序關聯主成分特征向量的最佳匹配對輸入語義細粒度門控聯合模塊以得到高溫天然氣溫度-工作狀態成分融合特征向量的集合；溫度時序狀態-工作狀態稀疏顯著匹配融合單元，用于將所述高溫天然氣溫度-工作狀態成分融合特征向量的集合進行級聯以得到所述溫度時序狀態-工作狀態稀疏顯著匹配融合表示向量；其中，所述高溫天然氣溫度工作狀態特征查詢匹配單元，用于：提取所述高溫天然氣溫度節點語義顯著時序聚合主成分特征向量的集合中預定的高溫天然氣溫度節點語義顯著時序聚合主成分特征向量；計算所述預定的高溫天然氣溫度節點語義顯著時序聚合主成分特征向量與所述工作狀態時序關聯主成分特征向量的集合中每個工作狀態時序關聯主成分特征向量之間的余弦相似度以得到匹配查詢相似度的集合；將所述匹配查詢相似度的集合中最大的所述匹配查詢相似度所對應的工作狀態時序關聯主成分特征向量與所述預定的高溫天然氣溫度節點語義顯著時序聚合主成分特征向量作為所述預定的高溫天然氣溫度節點語義顯著時序聚合主成分特征向量和所述工作狀態時序關聯主成分特征向量的最佳匹配對；其中，所述高溫天然氣溫度工作狀態特征標準化單元，用于：分別計算所述高溫天然氣溫度時序節點語義顯著聚合表示向量的均值和標準差以得到高溫天然氣溫度時序節點語義顯著聚合特征均值和高溫天然氣溫度時序節點語義顯著聚合特征標準差；將所述高溫天然氣溫度時序節點語義顯著聚合表示向量與所述高溫天然氣溫度時序節點語義顯著聚合特征均值進行按位置相減后，計算得到的高溫天然氣溫度時序偏移向量與所述高溫天然氣溫度時序節點語義顯著聚合特征標準差的按位置除法以得到所述標準化高溫天然氣溫度時序節點語義顯著聚合表示向量；分別計算所述工作狀態時序關聯特征向量的均值和標準差以得到工作狀態時序關聯特征均值和工作狀態時序關聯特征標準差；將所述工作狀態時序關聯特征向量與所述工作狀態時序關聯特征均值進行按位置相減后，計算得到的工作狀態時序偏移向量與所述工作狀態時序關聯特征標準差的按位置除法以得到所述標準化工作狀態時序關聯特征向量；其中，所述高溫天然氣溫度工作狀態樣本協方差計算單元，用于：將所述標準化高溫天然氣溫度時序節點語義顯著聚合表示向量的轉置向量與所述標準化高溫天然氣溫度時序節點語義顯著聚合表示向量進行相乘后，將得到的標準化高溫天然氣溫度時序關聯矩陣與所述標準化高溫天然氣溫度時序節點語義顯著聚合表示向量的長度減一得到的數值進行按位置相除以得到所述高溫天然氣溫度節點語義顯著時序聚合樣本協方差矩陣；將所述標準化工作狀態時序關聯特征向量的轉置向量與所述標準化工作狀態時序關聯特征向量進行相乘后，將得到的標準化工作狀態時序關聯矩陣與所述標準化工作狀態時序關聯特征向量的長度減一得到的數值進行按位置相除以得到所述工作狀態時序關聯協方差矩陣；其中，所述高溫天然氣溫度工作狀態特征語義關聯單元，用于：分別計算所述高溫天然氣溫度節點語義顯著時序聚合主成分特征向量和工作狀態時序關聯主成分特征向量的最佳匹配對之間的按位置差值、按位置點乘和按位置加法以得到高溫天然氣溫度-工作狀態時序主成分差分向量、高溫天然氣溫度-工作狀態時序主成分點乘向量和高溫天然氣溫度-工作狀態時序主成分加和向量；將所述高溫天然氣溫度-工作狀態時序主成分差分向量、所述高溫天然氣溫度-工作狀態時序主成分點乘向量和所述高溫天然氣溫度-工作狀態時序主成分加和向量進行級聯后進行一維卷積編碼以得到高溫天然氣溫度-工作狀態時序主成分多維度融合向量；對所述高溫天然氣溫度-工作狀態時序主成分多維度融合向量進行基于局部窗口的最大池化處理以得到所述高溫天然氣溫度-工作狀態成分融合特征向量。

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