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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于TSN的工业设备协同控制方法、系统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：CN119847096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510083259.5，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权基于TSN的工业设备协同控制方法、系统及存储介质是由段雪宁;常万里设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于TSN的工业设备协同控制方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及工业控制技术领域，尤其涉及一种基于TSN的工业设备协同控制方法、系统及可读存储介质。所述方法包括步骤：交换机获取TSN网络从预设的开始检测时刻t1到当前时刻tK的流量；构建静态调度策略的优化目标函数；获取使优化目标函数达到最小的流量优先级、分配时隙和带宽资源；基于蚁群优化算法的智能调度算法，构建动态调度模型，以得到调节后的流量优先级、分配时隙和带宽资源。本发明采用静态流量调度策略，确保关键控制流量能够优先传输；采用智能流量动态调度算法，结合蚁群优化算法实时分析网络状态，优化网络资源分配；有效解决传统流量调度无法实时适应网络变化的问题。

本发明授权基于TSN的工业设备协同控制方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于TSN的工业设备协同控制方法，其特征在于，包括步骤： S1，交换机获取TSN网络从预设的开始检测时刻到当前时刻的流量，并将时刻获取的流量平均分为N个流量，截至当前时刻，每个流量的集合为： ； S21，构建静态调度策略的优化目标函数： ，其中，N表示流量的总数，iϵ[1,N]，表示第i个流量的时延，表示第i个流量的抖动，表示第i个流量的丢包率，、、分别为第i个流量时延、抖动和丢包率的权重系数；其中，，，；其中，、、分别为第i个流量的时延权重、抖动权重和丢包率权重，其取值均为0到1之间，且三者的和为1；、、分别为第i个流量的最大允许时延、最大抖动和最大丢包率； S22，获取使步骤S21中的优化目标函数达到最小的流量优先级、分配时隙和带宽资源； 所述步骤S22中，包括步骤：根据当前时刻的N个流量的带宽和时隙数，对带宽和时隙数分别进行求和处理，以得到TSN网络的总带宽和网络总时隙数；还包括根据TSN网络的总带宽和网络总时隙数构建所述静态调度策略的优化目标函数的约束条件： ，；其中，表示第i个流量的带宽需求，是TSN网络的总带宽，表示第i个流量的传输时隙需求，是TSN网络的总时隙数； S3，构建动态调度模型，以得到调节后的流量优先级、分配时隙和带宽资源，具体包括： S31，将第i个流量的时延，第i个流量的抖动，第i个流量的丢包率，进行标准化处理，随机生成候选调度方案以得到一个包含多个候选调度方案的蚁群； S321，计算每个候选调度方案的调度决策转移路径长度，； 其中， 是第k只蚂蚁的流量传输延迟，是丢包率，是抖动值，是设备状态的影响因素； S322，计算每段路径增加的信息素浓度，；其中，M为蚁群中蚂蚁的数量，Q为常数，为每个候选调度方案的调度决策转移路径长度； S331，根据步骤S322获取的信息素浓度，启发信息引导蚁群移动，获取调度决策转移的概率，； 其中，为蚂蚁k允许选择的节点集合，为启发信息，和分别为信息素和启发信息的重要程度参数； S332，更新信息素浓度，； 其中，表示在时刻t，从节点i到节点j的信息素浓度，为信息素挥发系数，为每段路径增加的信息素浓度； S34；计算每个候选调度方案的适应度，根据适应度值选择优秀调度方案，进行信息素更新和蚁群移动，直到达到最大迭代次数； S35，获取拥有最大适应度值的最优调度方案，以获得适应当前网络情况的最优流量优先级分配、时隙分配和带宽资源分配结果。

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