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龙图腾网获悉三亚博瑞源科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的智能预混控制方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120630697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510795303.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于机器学习的智能预混控制方法、装置、设备及介质是由王瑞;柏基源设计研发完成，并于2025-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的智能预混控制方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于机器学习的智能预混控制方法、装置、设备及介质，涉及机器学习的技术领域，方法包括：通过构建基于历史环境控制数据、植物生长数据及环境扰动响应数据训练得到的机器学习模型，嵌入至控制系统中，实现对预混箱环境的智能初步调节与闭环反馈控制；当环境参数稳定后，通过风道将稳定气体输送至植物箱体，并基于模型对输送路径中环境变化进行动态补偿；植物箱体内部署传感器监测扰动数据并输入至扰动适应子模块，预测扰动趋势并输出前馈补偿数据；在植物箱体内环境异常时，系统自动排风并补充稳定气体，同时动态调整控制策略，构建了全流程自适应调控机制。本申请能够实现育种环境的自适应预先调控。

本发明授权一种基于机器学习的智能预混控制方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的智能预混控制方法，其特征在于，所述方法包括： 基于历史环境控制数据、植物生长数据及环境扰动响应数据构建机器学习模型； 将所述机器学习模型嵌入控制系统，控制系统根据目标环境参数控制调节组件对预混箱内环境进行初步调节； 通过部署于所述预混箱内的传感器获取第一实时环境数据并反馈至所述控制系统形成闭环调节； 当所述预混箱内的环境参数稳定在目标范围内时，开启风道，将所述环境参数对应的稳定环境以恒定流量输送至植物箱体内部，同时基于所述机器学习模型对输送路径中的环境参数变化情况进行实时补偿修正； 将所述植物箱体内的传感器实时监测的扰动数据输入至所述机器学习模型中的扰动适应子模块进行扰动趋势预测，输出环境扰动补偿数据； 当所述植物箱体内的第二实时环境参数超出设定阈值时，所述控制系统驱动排风机制排出所述植物箱体的空气，同时控制所述预混箱输出新一轮稳定环境气体，并基于所述环境扰动补偿数据自适应调整所述预混箱的控制策略； 所述通过部署于所述预混箱内的传感器获取第一实时环境数据并反馈至所述控制系统形成闭环调节，具体包括： 在所述预混箱内部的多个空间位置部署环境参数传感器模块，所述环境参数传感器模块包括温度传感器、湿度传感器和二氧化碳浓度传感器； 所述环境参数传感器模块以预设采样周期采集第一实时环境参数，所述第一实时环境参数包括第一实时温度值、第一实时湿度值和第一实时二氧化碳浓度值； 将所述第一实时环境参数打包为环境参数数据帧，通过数据传输模块发送至所述控制系统； 所述控制系统对所述环境参数数据与所述目标环境参数进行误差计算，得到温度误差、湿度误差和二氧化碳浓度误差，并基于比例积分微分控制算法生成控制信号，驱动温度调节组件、湿度调节组件和二氧化碳浓度调节组件进行调节操作，形成以环境参数传感器模块为感知端、控制系统为决策端、调节组件为执行端的闭环调节路径； 所述当所述预混箱内的环境参数稳定在目标范围内时，开启风道，将所述环境参数对应的稳定环境以恒定流量输送至植物箱体内部，同时基于所述机器学习模型对输送路径中的环境参数变化情况进行实时补偿修正，具体包括： 当所述控制系统在判断所述第一实时温度值、所述第一实时湿度值和所述第一实时二氧化碳浓度值均处于目标温度参数、目标湿度参数和目标二氧化碳浓度参数的误差范围内，输出风道开启指令，驱动风道气体输送机构启动，所述风道气体输送机构包括送风风机、气流流量控制阀和压力稳定模块； 沿风道内部布设输送路径环境参数监测模块，所述输送路径环境参数监测模块包括输送路径温度传感器、输送路径湿度传感器和输送路径二氧化碳浓度传感器，用于获取输送路径内的环境变化数据； 将所述环境变化数据输入至所述机器学习模型中的环境传输预测子模型，所述环境传输预测子模型生成环境补偿指令，控制系统根据所述环境补偿指令动态调整所述温度调节组件、湿度调节组件和二氧化碳浓度调节组件的输出幅度，以实现所述输送路径终端环境参数的实时补偿修正。

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