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龍圖騰網獲悉本溪鋼鐵(集團)信息自動化有限責任公司申請的專利一種基于TinyML的冶煉控制方法、裝置、設備及介質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：CN120469320B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510948079.9，技術領域涉及：G05B19/042；該發明授權一種基于TinyML的冶煉控制方法、裝置、設備及介質是由孫聞初;呂英霄;史旭天;施宇設計研發完成，并于2025-07-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于TinyML的冶煉控制方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明涉及工業物聯網安全技術領域，公開了一種基于TinyML的冶煉控制方法、裝置、設備及介質，方法包括獲取冶煉設備的歷史運行數據，并生成冶煉設備的異常行為數據，構建TinyML模型，包括參數調節子模型和異常檢測子模型；基于歷史運行數據和異常行為數據訓練TinyML模型，以輸出工藝參數的安全調節范圍、輸出異常概率和異常類型；將訓練好的TinyML模型部署于冶煉設備的邊緣端，實時獲取冶煉設備的多源傳感數據，基于輸出結果進行不同的處理。本發明提供的方法，能夠實現冶煉設備異常概率的實時、高精度邊緣端推理，并實現冶煉設備行為的毫秒級準入決策，降低網絡攻擊導致的產線停擺風險。

本發明授權一種基于TinyML的冶煉控制方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于TinyML的冶煉控制方法，其特征在于，包括： S1，獲取冶煉設備在正常工況和異常工況的歷史運行數據，并生成冶煉設備的異常行為數據； S2，構建TinyML模型，包括參數調節子模型和異常檢測子模型，參數調節子模型由卷積神經網絡和長短期記憶網絡串聯結合形成，異常檢測子模型基于Transformer-Attention的輕量級分類器形成； S3，基于正常工況的歷史運行數據訓練參數調節子模型，以輸出工藝參數的安全調節范圍，基于歷史運行數據和異常行為數據訓練異常檢測子模型，以輸出異常概率和異常類型； S4，將訓練好的TinyML模型部署于冶煉設備的邊緣端，使用滑動窗口實時獲取冶煉設備的多源傳感數據，輸入訓練好的TinyML模型，基于輸出工藝參數的安全調節范圍，調整冶煉設備API接口的訪問權限，基于輸出的異常概率和異常類型，分級響應進行處理； S5，獲取異常檢測子模型實時輸出的異常概率，若在預設時間內輸出的異常概率未超過第一閾值，降低滑動窗口獲取的數據量，若輸出的異常概率超過第二閾值，提高滑動窗口獲取的數據量。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人本溪鋼鐵(集團)信息自動化有限責任公司，其通訊地址為：117021 遼寧省本溪市平山區廣裕路130號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。