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龙图腾网获悉三阀阀门集团有限公司申请的专利基于多模态大模型的AI智能阀门执行器训练方法及系统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：CN120014387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510476705.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于多模态大模型的AI智能阀门执行器训练方法及系统是由许博;全彬彬;谢木财;洪华强;余雪平;陈建南设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态大模型的AI智能阀门执行器训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及AI智能阀门执行器训练技术领域，尤其涉及基于多模态大模型的AI智能阀门执行器训练方法及系统，该系统包括训练处理器、训练误差分析单元、递进测评单元、仿真评价单元、自主训练管理单元以及训练管理单元；本发明初步从阀门执行器训练过程中训练读取速率角度进行分析，一方面有助于确保构建的阀门动态响应模型的有效性，另一方面有助于对阀门执行器训练过程进行安全监管，以确保阀门执行器的正常，进而降低阀门执行器训练的失败率，并进一步从阀门执行器的泛用性角度进行分析，以提高当前阀门执行器在不同场景下均能精准控制智能阀门，同时从仿真测试的角度进行分析，保证输出动作结果与实际结果始终保持在误差范围内。

本发明授权基于多模态大模型的AI智能阀门执行器训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态大模型的AI智能阀门执行器训练系统，其特征在于，包括训练处理器、训练误差分析单元、递进测评单元、仿真评价单元、自主训练管理单元以及训练管理单元； 所述训练处理器用于调取AI智能阀门执行器的历史运行数据，并将历史运行数据发送至训练误差分析单元进行训练误差追踪测评分析，得到异常信号或正常信号，当生成正常信号时，递进测评单元用于对采集的AI智能阀门执行器的适应性训练的输出结果进行训练判别处理，得到全面信号或缺陷信号，其中，适应性训练包括闭环测试训练和故障容错训练； 将全面信号或缺陷信号经训练误差分析单元发送至训练管理单元，训练管理单元在接收到全面信号或缺陷信号后，立即显示全面信号或缺陷信号所对应的预设预警文字，以便对当前AI智能阀门执行器的训练范围进行调整； 当生成正常信号时，仿真评价单元用于对获取的AI智能阀门执行器的实测误差值进行仿真测试反馈分析，得到稳定信号或偏差信号，自主训练管理单元用于获取AI智能阀门的综合性能评分，同时对综合性能评分进行自主训练更新周期调控分析，得到自主训练规划更新周期； 所述训练误差追踪测评分析过程如下： 采集到AI智能阀门执行器的训练时段，并将AI智能阀门执行器的训练时段设定为时间阈值，获取到时间阈值内AI智能阀门执行器的历史运行数据，历史运行数据包括压力、流量、行程位置，基于历史运行数据和采用‌LSTM神经网络构建阀门动态响应模型； 获取到时间阈值内AI智能阀门执行器的训练读取速率曲线，从训练读取速率曲线中获取到最大波峰值和最小波谷值，获取到最大波峰值和最小波谷值之间的差值，并对最大波峰值和最小波谷值之间的差值进行判别处理，若最大波峰值和最小波谷值之间的差值小于预设阈值，则生成反馈指令； 当生成反馈指令时，获取到最大波峰值和最小波谷值相加后的均值，并对最大波峰值和最小波谷值相加后的均值进行判别处理，若最大波峰值和最小波谷值相加后的均值小于预设阈值，则生成异常信号，将判定动态响应模型构建异常，若最大波峰值和最小波谷值相加后的均值大于等于预设阈值，则生成正常信号,将判定动态响应模型构建正常。

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