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龙图腾网获悉南京理工大学泰州科技学院;苏州迈创信息技术有限公司申请的专利一种基于PLC控制的调节管理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：CN119916761B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510078522.1，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种基于PLC控制的调节管理系统是由刘小军;董恒平;周皓;周军设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PLC控制的调节管理系统在说明书摘要公布了：本发明属于自动化控制技术领域，本发明公开了一种基于PLC控制的调节管理系统；包括：数据采集模块，用于实时采集工业状态数据；数据检测模块，用于对工业状态数据进行异常检测，重新采集异常数据；状态评估模块，用于对工业状态数据进行评估，判断是否生成调节指令；数据优化模块，用于将调节指令对应的工业状态数据标记为离群数据，对离群数据进行动态优化；控制调节模块，用于对离群数据对应的执行器进行参数调节；本发明能够有效提升工业生产过程中的监控和调节能力，确保工业设备处于最佳运行状态；并且增强对潜在故障和异常情况的响应能力，从而降低安全隐患；推动工业生产过程向更自动化和智能化的方向发展。

本发明授权一种基于PLC控制的调节管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于PLC控制的调节管理系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于实时采集工业状态数据；所述工业状态数据包括设备运行数据、工艺过程数据和生产环境数据； 数据检测模块，用于对工业状态数据进行异常检测，并对工业状态数据中检测出异常的数据进行重新采集；所述对工业状态数据进行异常检测的步骤包括： 步骤S101：对工业状态数据中的每个数据依次递增设置数字标签，并标记为数据标签，数据标签的范围为，为工业状态数据中数据的种数； 步骤S102：选择数据标签为的数据进行异常检测，； 步骤S103：令； 步骤S104：循环步骤S102～步骤S103，直至工业状态数据中所有数据均完成异常检测，循环结束； 所述步骤S102中，异常检测的方法包括： 将进行异常检测的数据标记为元素；获取个历史元素，历史元素为历史时刻采集的元素，为大于1的整数；预设分析数量，将实时采集的元素标记为实时元素，将实时元素和历史元素作为分析数据；将分析数据中的每个元素，分别减去对应的邻居元素，获取每个元素对应的元素差量；其中，元素对应的邻居元素为分析数据中其余的个元素；根据分析数量和元素差量，确定每个元素对应的基准距离和规范元素；根据每个元素的基准距离和元素差量，确定每个元素与对应每个规范元素间的相邻距离；根据每个元素与对应每个规范元素间的相邻距离，计算每个元素的局部密度；根据每个元素与对应每个规范元素间的相邻距离，计算实时元素对应的异常系数； 预设数量范围，为数量范围的跨度；将分析数量依次设置为数量范围中的每个数值，并计算出数量范围中每个数值对应的异常系数；将所有异常系数依次相加，再除以，获取异常均值；预设判断系数，；若，则将实时元素对应数据标记为异常数据，为异常均值；若，则不对实时元素对应的数据进行标记； 状态评估模块，用于对工业状态数据进行评估，判断是否生成调节指令；所述判断是否生成调节指令的步骤包括： 步骤S201：选择数据标签为的数据进行离群检测； 步骤S202：令； 步骤S203：循环步骤S201～步骤S202，直至工业状态数据中所有数据均完成离群检测，循环结束，并进入步骤S204； 步骤S204：判断工业状态数据中是否存在数据被标记为离群数据，若存在，则生成调节指令，若不存在，则不生成调节指令； 所述步骤S201中，离群检测的方法包括： 将进行离群检测的数据标记为节点，将实时采集的节点标记为实时节点；获取个历史节点，历史节点为历史时刻采集的正常节点，正常节点为处于正常范围内的节点，为大于1的整数；将个历史节点依次相加，再除以，获取均值向量；根据均值向量，计算历史节点对应的协方差矩阵；根据协方差矩阵，计算实时节点对应的协方差距离； 设定显著性水平；获取节点对应的数据维度，数据维度为节点中数据的种类数量；根据显著性水平和数据维度，获取距离阈值；将协方差距离进行平方，获取平方距离，将平方距离与距离阈值进行对比；若平方距离大于距离阈值，则将对应节点所对应的数据标记为离群数据；若平方距离小于或等于距离阈值，则不对对应节点所对应的数据进行标记； 数据优化模块，用于将调节指令对应的工业状态数据标记为离群数据，对离群数据进行动态优化；所述对离群数据进行动态优化的步骤包括： 步骤S301：获取每个离群数据对应的正常范围； 步骤S302：从每个离群数据对应的正常范围中均随机选择一个数值，构建一组数据集合，共构建M组数据集合，M组数据集合均不相同；对每组数据集合均设置不同的数字标签，并标记为集合标签； 步骤S303：构建波群，波群中包括m个水波，每个水波的位置与集合标签一一对应，并设置迭代次数为0； 步骤S304：定义性能指标函数与迭代阈值T； 步骤S305：将波群划分为个子波群； 步骤S306：对每个水波进行传播，并更新每个水波的位置； 步骤S307：计算每个水波的反射概率，并更新进行反射的水波的位置； 步骤S308：对每个水波进行干涉，并更新每个水波的位置； 步骤S309：将迭代次数与迭代阈值T进行对比；若，则进入步骤S310；若，则令，并返回步骤S306； 步骤S310：计算每个水波的性能指标，获取性能指标最大的水波，并标记为最佳水波；根据最佳水波对应集合标签所对应的数据集合，对离群数据进行动态优化； 所述步骤S301中，获取每个离群数据对应的正常范围的方法包括： 将每个离群数据对应的历史节点作为一组历史集合，历史集合与离群数据一一对应；将每个历史集合中数值最大的历史节点，作为对应离群数据的最大值；将每个历史集合数值最小的历史节点，作为对应离群数据的最小值；根据每个离群数据的最大值和最小值，构建每个离群数据对应的正常范围； 所述步骤S303中，波群中每个水波的位置均被定义在一维搜索空间中，一维搜索空间的范围为M组数据集合对应的集合标签；波群中每个水波位置的表达式为：；式中，为第i个水波的位置，为第i个水波的随机系数，，； 所述步骤S304中，性能指标函数的表达式为：；式中，为性能指标，为生产效率，为生产质量，、为预设权重系数； 控制调节模块，用于对离群数据对应的执行器进行参数调节；所述对离群数据对应的执行器进行参数调节的方法包括： 对所有执行器均设置不同的数字标签，并标记为执行标签；将离群数据对应的执行器标记为离群器，获取离群器对应的执行标签，并标记为离群标签；将每个离群标签与对应的执行器参数作为一组执行集合，执行集合与离群标签一一对应；将每个离群数据与获取的数据集合中对应的数据作为一组离群集合，离群集合与离群数据一一对应；将每个执行集合与对应的离群集合进行合并，获取对应的合并集合；将每个合并集合分别输入训练好的参数调节模型中，预测出对应参数调节量；根据预测的参数调节量，对对应离群器所对应的执行器参数进行参数调节；参数调节模型为深度神经网络模型。

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