西安交通大學;德島大學王珍珍獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉西安交通大學;德島大學申請的專利工業過程智能控制方法和系統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：CN114846414B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202080003105.6，技術領域涉及：G05B13/04；該發明授權工業過程智能控制方法和系統是由王珍珍;嚴俊杰;出口祥啓;神本崇博設計研發完成，并于2020-11-30向國家知識產權局提交的專利申請。
本工業過程智能控制方法和系統在說明書摘要公布了：本申請公開了一種工業過程智能控制方法和系統。所述工業過程智能控制方法包括如下步驟：在未達到停止條件的情況下，獲取控制對象的原始測量數據；分析所述原始測量數據，獲得分析后的測量數據；利用深度學習模型對分析后的測量數據進行學習，確定控制方案；根據所述控制方案獲得的控制作用量，對所述控制對象進行控制。根據本發明實施例提出的工業過程智能控制方法，通過所述新一代過程控制平臺，根據被控量的給定值和被控量的測量值之間的誤差以及所述控制對象工業過程的各類評價指標進行分析判斷，獲得滿足要求和預期的控制效果。
本發明授權工業過程智能控制方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種工業過程智能控制方法，包括： 在未達到停止條件的情況下，通過測量裝置獲取控制對象的原始測量數據； 分析所述原始測量數據，獲得分析后的測量數據； 利用深度學習模型對分析后的測量數據進行學習，確定控制方案； 根據由所述控制方案獲得的控制作用量，對所述控制對象進行控制； 其中，所述利用深度學習模型對所述分析后的測量數據進行學習，確定控制方案的步驟包括： 將不同時間采集并分析后的測量數據、第二深度學習模型的學習結果誤差以及CFD模型的參數輸入第一深度學習模型進行學習，輸出優化的CFD模型的參數、根據優化的CFD模型的參數獲得CFD數據，并基于所述CFD數據建立CFD數據庫；以及 將實時采集并分析后的測量數據以及CFD數據庫中的歷史CFD數據輸入第二深度學習模型進行學習，輸出優化的CFD數據，進而根據優化的CFD數據確定控制方案。
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西安交通大學;德島大學，其通訊地址為：710049 陜西省西安市咸寧西路28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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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