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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利散热设备控制方法、装置、设备及存储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：CN120353134B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510743909.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权散热设备控制方法、装置、设备及存储介质是由刘斌;郑国伟;刘宝阳设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本散热设备控制方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种散热设备控制方法、装置、设备及存储介质，涉及散热技术领域，通过预设的时间间隔采集散热设备的实际运行特征数据，对实际运行特征数据进行特征处理，得到散热设备的时间序列特征数据，在连续采集到预设数量的时间序列特征数据时，通过时间序列预测模型，根据散热设备的时间序列特征数据得到预测运行特征数据，将预测运行特征数据和时间序列特征数据作为强化学习模型的输入，生成散热设备的控制策略，根据控制策略控制散热设备，因此，可以解决对设备负载的散热效果降低的技术问题，提高了散热效果。

本发明授权散热设备控制方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种散热设备控制方法，其特征在于，包括： 每隔预设时间间隔采集一次散热设备的实际运行特征数据； 获取所述实际运行特征数据中的出风口温度和进风口温度，并根据所述出风口温度和所述进风口温度计算得到温差信息； 获取所述实际运行特征数据中的风扇转速，并根据所述风扇转速计算得到转速变化率； 获取所述实际运行特征数据中的整机功耗，并根据所述整机功耗计算得到功耗变化率； 将所述温差信息、所述转速变化率、所述功耗变化率和所述实际运行特征数据归一化处理，得到所述散热设备的时间序列特征数据； 在连续获取到预设数量的时间序列特征数据时，将所述时间序列特征数据输入已完成训练的时间序列预测模型，输出未来预设时间段内所述散热设备的预测运行特征数据； 将所述预测运行特征数据和所述时间序列特征数据输入已完成训练的强化学习模型，输出所述散热设备的控制策略； 根据所述控制策略控制所述散热设备； 所述将所述时间序列特征数据输入已完成训练的时间序列预测模型之前，还包括： 获取所述散热设备时间序列特征数据的训练数据集； 创建所述散热设备的时间序列预测模型； 将所述散热设备时间序列特征数据的训练数据集输入所述时间序列预测模型的长短时记忆网络层，输出隐藏特征； 将所述隐藏特征输入所述时间序列预测模型的全连接层，输出所述训练数据集对应的预测运行特征数据; 若所述训练数据集对应的预测运行特征数据满足预设的早停策略，则根据所述训练数据集对应的预测运行特征数据确定时间序列预测模型；其中，所述预设的早停策略表示所述训练数据集对应的预测运行特征数据与所述时间序列特征数据的验证数据集的均方误差连续预设轮次未下降； 所述将所述时间序列特征数据输入已完成训练的时间序列预测模型之前，还包括： 获取散热设备的历史转速调整数据集和历史温度变化延迟数据集； 根据所述历史转速调整数据集和所述历史温度变化延迟数据集建立转速与温度变化的映射关系； 根据所述转速与温度变化的映射关系生成时间序列预测模型的补偿数据。

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