西安交通大学;德岛大学王珍珍获国家专利权
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龙图腾网获悉西安交通大学;德岛大学申请的专利工业过程智能控制方法和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：CN114846414B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202080003105.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权工业过程智能控制方法和系统是由王珍珍;严俊杰;出口祥啓;神本崇博设计研发完成，并于2020-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本工业过程智能控制方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种工业过程智能控制方法和系统。所述工业过程智能控制方法包括如下步骤：在未达到停止条件的情况下，获取控制对象的原始测量数据；分析所述原始测量数据，获得分析后的测量数据；利用深度学习模型对分析后的测量数据进行学习，确定控制方案；根据所述控制方案获得的控制作用量，对所述控制对象进行控制。根据本发明实施例提出的工业过程智能控制方法，通过所述新一代过程控制平台，根据被控量的给定值和被控量的测量值之间的误差以及所述控制对象工业过程的各类评价指标进行分析判断，获得满足要求和预期的控制效果。
本发明授权工业过程智能控制方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种工业过程智能控制方法，包括： 在未达到停止条件的情况下，通过测量装置获取控制对象的原始测量数据； 分析所述原始测量数据，获得分析后的测量数据； 利用深度学习模型对分析后的测量数据进行学习，确定控制方案； 根据由所述控制方案获得的控制作用量，对所述控制对象进行控制； 其中，所述利用深度学习模型对所述分析后的测量数据进行学习，确定控制方案的步骤包括： 将不同时间采集并分析后的测量数据、第二深度学习模型的学习结果误差以及CFD模型的参数输入第一深度学习模型进行学习，输出优化的CFD模型的参数、根据优化的CFD模型的参数获得CFD数据，并基于所述CFD数据建立CFD数据库；以及 将实时采集并分析后的测量数据以及CFD数据库中的历史CFD数据输入第二深度学习模型进行学习，输出优化的CFD数据，进而根据优化的CFD数据确定控制方案。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安交通大学;德岛大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市咸宁西路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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