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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于时间感知的人工智能重塑工业制造中的动态调控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：CN120848434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511343653.4，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权基于时间感知的人工智能重塑工业制造中的动态调控方法和系统是由李金金设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时间感知的人工智能重塑工业制造中的动态调控方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供基于时间感知的人工智能重塑工业制造中的动态调控方法和系统，方法包括：每n分钟，收集工业制造过程中的一组原始数据并进行合法区间校验，持续累积形成时序数据集；每m个小时，基于集合工业制造的专业知识，从最新累积的时序数据中提取多组特征；动态调整时序感知模型的复杂度，并使用最新提取的特征进行新一轮训练；使用最新训练的时序感知模型，预测未来m小时的执行量最优设点及其余参数的可接受波动带。本申请采用每m小时一次的滚动循环机制，能够在传感漂移或突发干扰后实现自主恢复；该方法的决策时间可控制在60秒以内，这一效率远超传统的CFD模拟或动力学模拟，满足工业制造过程中实时调控的需求。

本发明授权基于时间感知的人工智能重塑工业制造中的动态调控方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时间感知的人工智能重塑工业制造中的动态调控方法，其特征在于，包括： 每n分钟，收集工业制造过程中的一组原始数据并进行基于一阶原理约束的合法区间校验，持续累积形成时序数据集； 每m小时，从最新累积的所述时序数据集中提取多组特征； 每m小时，基于当前累积的原始数据总量，动态调整时序感知模型的复杂度，并使用最新提取的特征进行新一轮训练，训练过程包括： 将所述时序感知模型的输出解释为概率分布的参数，通过优化关于真实观测数据的对数似然函数，并叠加一阶原理约束的惩罚项来更新时序感知模型参数，完成本轮训练； 使用最新训练的所述时序感知模型，预测未来m小时的执行量最优设点及其余参数的可接受波动带； 预测输出后，继续累积新的原始数据，进入下一个m小时周期的特征提取与时序感知模型滚动训练； 所述每m小时，从最新累积的所述时序数据集中提取多组特征，包括： 依据生长曲线动力学知识，判断每组所述原始数据所处的发酵阶段，即bio_phase，将阶段信息以独热向量形式加入到相应的原始数据中； 静态编码器从所述原始数据中读取不变元数据并压缩成静态潜变量，动态编码器从所述原始数据中读取实时变动数据并压缩成动态潜变量；将所述静态潜变量和所述动态潜变量拼接； 对所述原始数据中的流量变量按照相应的瞬时工作体积进行缩放，并附求导通道，用于捕捉泄漏或蒸发； 对手动操作的记录数据采用掩码二值标记，用于为所述时序感知模型滤除人工触发的突发波动。

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