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龙图腾网获悉常州科德水处理成套设备股份有限公司;常州机电职业技术学院申请的专利基于深度学习的阻火喷淋罐蒸汽喷淋及水喷淋协同控制方法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：CN121008479B 。

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：202511178914.1，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于深度学习的阻火喷淋罐蒸汽喷淋及水喷淋协同控制方法是由李春放;李超然;刘宏华;承善;刘军;蒋伟;顾伟设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的阻火喷淋罐蒸汽喷淋及水喷淋协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的阻火喷淋罐蒸汽喷淋及水喷淋协同控制方法，包括：实时采集罐内废气温度、油污浓度、毛絮含量与废气压力的数据并预处理；通过改进的Informer模型动态判断特征复杂度并输出废气工况预测值；实时计算预测值与实际值的动态误差信号；利用自抗扰算法估计实时总扰动；自动生成扰动补偿控制信号确定阀门调整方案；依据调整方案动态控制喷淋时机、强度和持续时间；实时反馈喷淋执行结果优化模型参数与控制策略。本发明实现阻火喷淋罐喷淋系统的自适应精准控制，提升协同控制稳定性与精度。

本发明授权基于深度学习的阻火喷淋罐蒸汽喷淋及水喷淋协同控制方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的阻火喷淋罐蒸汽喷淋及水喷淋协同控制方法，其特征在于，包括： 实时采集阻火喷淋罐内的多维工况数据，并进行预处理，得到多维实时工况特征数据集； 通过改进的Informer模型对多维实时工况特征数据集进行特征复杂度的动态判断与注意力稀疏采样比例的实时调整，输出下一时刻废气温度、油污浓度、毛絮含量的预测值； 所述通过改进的Informer模型，输出下一时刻废气温度、油污浓度、毛絮含量的预测值，具体为： 将多维实时工况特征数据集输入改进的Informer模型，计算每个特征数据段的复杂度指标数值； 依据复杂度指标数值的大小将特征数据段划分为高复杂度数据段和低复杂度数据段，并根据复杂度指标数值动态设定每个数据段自注意力稀疏采样比例； 对高复杂度数据段的自注意力稀疏采样比例进行自适应增加，获得高复杂度数据段的稀疏注意力权重矩阵； 对低复杂度数据段的自注意力稀疏采样比例进行自适应降低，获得低复杂度数据段的稀疏注意力权重矩阵； 分别对高复杂度数据段和低复杂度数据段对应的稀疏注意力权重矩阵进行权重归一化处理，并将权重归一化处理结果与对应数据段的输入数据进行矩阵加权求和运算，得到融合后的工况特征向量序列； 对融合后的工况特征向量序列直接进行线性映射运算，输出下一时刻废气温度、油污浓度、毛絮含量的预测值； 所述改进的Informer模型包括特征嵌入模块、特征复杂度动态分析模块、自适应动态稀疏自注意力模块、特征聚合模块和预测输出模块： 所述特征嵌入模块，用于接收多维实时工况特征数据集，执行位置编码嵌入，得到携带时序位置信息的特征嵌入序列； 所述特征复杂度动态分析模块，用于对特征嵌入序列进行特征数据段划分，并计算每个特征数据段的复杂度指标数值； 所述自适应动态稀疏自注意力模块，用于依据复杂度指标数值将特征数据段动态划分为高复杂度数据段和低复杂度数据段，并计算每个特征数据段对应的自注意力稀疏采样比例； 所述特征聚合模块，用于根据自注意力稀疏采样比例分别在高复杂度数据段和低复杂度数据段中执行概率抽样操作，得到对应的稀疏注意力权重矩阵，并分别对稀疏注意力权重矩阵执行权重归一化处理，获得融合后的工况特征向量序列； 所述预测输出模块，用于计算输出下一时刻废气温度、油污浓度、毛絮含量的预测值； 实时采集下一时刻实际废气温度、油污浓度和毛絮含量的工况数据，并与预测值进行计算，获得废气工况的实时动态误差信号； 以实时动态误差信号作为输入，利用自抗扰控制算法中的扩张状态观测器进行废气工况扰动状态估计，得到废气工况的实时总扰动估计值； 基于实时总扰动估计值，确定蒸汽喷淋阀门与水喷淋阀门的调整方案； 依据蒸汽喷淋阀门与水喷淋阀门的调整方案，动态调节蒸汽喷淋与水喷淋的喷淋时机、喷淋强度及喷淋持续时间，获得喷淋协同控制执行结果； 监测喷淋协同控制执行结果，并反馈至数据采集阶段，持续更新改进的Informer模型的参数与自抗扰控制算法的控制策略。

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