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龍圖騰網獲悉江蘇潤和軟件股份有限公司申請的專利基于設備狀態預測的星閃連接智能切換決策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：CN119997078B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510450192.4，技術領域涉及：H04W24/06；該發明授權基于設備狀態預測的星閃連接智能切換決策系統及方法是由屈博;向陽;石磊設計研發完成，并于2025-04-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于設備狀態預測的星閃連接智能切換決策系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于設備狀態預測的星閃連接智能切換決策系統及方法，具體涉及星閃連接技術領域；針對工業協作機器人系統中多機械臂協同運動與電磁擾動耦合引發的星閃網絡連鎖失效問題，構建了融合空間姿態協同變化特征與瞬態電磁擾動幅值梯度特征的預測模型，實現了對星閃連接網絡耦合狀態的高靈敏度識別與風險預警；通過模糊邏輯決策機制動態調整通信信道和通信參數，有效提升了鏈路穩定性與干擾魯棒性；同時引入切換效果反饋驅動的模型自適應優化機制，顯著提高了預測準確性與系統自進化能力，從而保障了工業通信場景中多節點協作的連續性、安全性與高可靠性。

本發明授權基于設備狀態預測的星閃連接智能切換決策系統及方法在權利要求書中公布了：1.基于設備狀態預測的星閃連接智能切換決策方法，其特征在于：包括： 獲取具備星閃通信功能的多個設備的運行狀態參數，包括設備位移、連接信號強度和網絡延遲； 對所述運行狀態參數進行實時分析，以預測通信鏈路的連接質量變化趨勢，并提取所述運行狀態參數中的空間姿態協同變化特征以及瞬態電磁擾動幅值梯度特征； 空間姿態協同變化值具體的計算方法為：對每個設備i，在時間點t和之間，獲取其位移或姿態變化向量：；其中，，表示設備i在時間t的位置坐標，T為向量轉置；計算所有設備在當前時間窗口內的平均位移向量，對每個設備i，計算其與平均變化向量之間的歐氏距離差值平方，對所有設備的協同差異值加權平均，得出當前時間點的空間姿態協同變化值JSVD； 瞬態電磁擾動幅值梯度的計算方法為：采集設備單位時間內接收到的電磁擾動信號，將信號分為多個重疊的時間窗口，對每個窗口執行傅里葉變換，對每個窗口下的STFT頻譜計算頻域幅值能量：；其中：Es表示時間點s下的頻譜總能量，fmin、fmax為分析的頻率范圍；為頻率f下的瞬時幅值，通過滑動窗口對時域能量變化進行一階差分，計算瞬態電磁擾動幅值梯度，表達式為：；其中：Δs為滑動步長，為瞬態電磁擾動幅值梯度； 將所述空間姿態協同變化特征以及瞬態電磁擾動幅值梯度特征融合輸入到預先構建的設備狀態預測模型中，對星閃連接網絡的耦合狀態進行判定，獲取耦合失衡風險結果，具體包括：將獲取到的空間姿態協同變化值和瞬態電磁擾動幅值梯度作為模糊邏輯的輸入項，將星閃連接網絡耦合狀態風險值作為模糊邏輯的輸出項； 為每個輸入和輸出語言變量設定對應的隸屬函數；制定若干條模糊推理規則，分別計算其在各語言變量下的隸屬度值； 采用模糊推理方法，將輸入變量與模糊規則進行匹配，獲取每條規則對輸出變量的激活程度，每條規則的推理結果將生成一個模糊輸出子集，并對多個規則的輸出進行融合； 將合成后的模糊輸出結果進行去模糊化操作，將其轉換為清晰的數值結果，最終輸出耦合狀態風險值； 若所述風險結果大于預設風險閾值，立即生成提前預警信號，并根據耦合失衡的預測等級調整星閃連接策略，包括切換通信信道或調整通信參數配置； 根據切換效果反饋數據，更新所述設備狀態預測模型中的權重參數，以優化后續預測與決策的準確性； 設定原始設備狀態預測模型，引入MAML結構，在每輪通信周期后，根據切換反饋數據微調模型參數，具體為： 采集切換反饋數據集；其中：為切換前的狀態參數，為實際切換效果評估標簽； 在當前模型參數θ下，用執行訓練，獲得臨時更新后的模型參數：；其中α為內循環學習率，是反饋數據的損失函數，為梯度向量； 以模型在主任務上的表現為依據，更新原始模型參數：；其中：β為外循環的學習率，用于衡量預測模型在真實環境中的泛化能力；將更新后的參數θ替換原始模型權重，生成增強后的狀態預測模型，用于下一次星閃連接切換決策。

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