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龙图腾网获悉中国铁建重工集团股份有限公司申请的专利气垫仓液位自动控制方法及系统、电子设备、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：CN120066134B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202510117430.X，技术领域涉及：G05D9/12；该发明授权气垫仓液位自动控制方法及系统、电子设备、存储介质是由陆建华;马建兵;龚文忠;朱晨;何韬;张建华设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本气垫仓液位自动控制方法及系统、电子设备、存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种气垫仓液位自动控制方法及系统、电子设备、存储介质，该方法基于数据驱动建模，充分挖掘了泥水盾构掘进气垫仓液位控制相关数据所包含的动态特性，构建的气垫仓液位动态特性模型结合了BP网络模型和ARX模型，利用BP神经网络来拟合ARX模型的回归系数矩阵，使得模型具有很强的全局非线性描述能力，更贴合盾构机气垫仓液位实际工作特点；并且，还基于气垫仓液位动态特性模型构建进排浆流量差值预测控制器，在采集实时掘进数据后通过对预测控制目标函数进行优化求解，即可得到进排浆流量差值的最优解，该最优解可以使得气垫仓液位稳定在参考值附近，进排浆泵的调节范围很小，整个环流系统稳定，泥水仓压力波动很小。

本发明授权气垫仓液位自动控制方法及系统、电子设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种气垫仓液位自动控制方法，其特征在于，包括以下内容： 获取泥水平衡盾构机掘进过程中的掘进数据并对其进行归一化处理，其中，掘进数据包括气垫仓液位、进排浆流量差值、推进速度平均值和气垫仓压力值； 基于BP网络模型和ARX模型构建气垫仓液位动态特性模型，并利用归一化处理后的掘进数据对气垫仓液位动态特性模型进行迭代训练，直至满足迭代终止条件，保存训练好的气垫仓液位动态特性模型； 基于训练好的气垫仓液位动态特性模型构建进排浆流量差值预测控制器，采集实时掘进数据进行归一化处理后输入至进排浆流量差值预测控制器中，对进排浆流量差值预测控制器的预测控制目标函数进行优化求解，得到进排浆流量差值的最优解； 基于进排浆流量差值的最优解控制进排浆流量，使得气垫仓液位稳定在参考值； 所述气垫仓液位动态特性模型表示为： 其中，yt表示模型输出，即气垫仓液位，t表示当前时刻；p表示模型输出的阶次；q表示模型输入的阶次；s表示模型可测干扰的阶次；f表示模型输入的延时；g表示模型可测干扰的延时；u表示进排浆流量差值；d表示模型可测干扰向量，d1表示推进速度平均值，d2表示气垫仓压力；T表示转置；εt表示高斯白噪声信号；a0,t-1表示模型偏置的系数矩阵，其中，a11,0,t-1为a0,t-1中的元素；ai,t-1表示模型输出的系数矩阵，其中a11,i,t-1为ai,t-1中的元素；bj,t-1表示模型输入的系数矩阵，其中b11,j,t-1为bj,t-1中的元素；ck,t-1表示模型可测干扰的系数矩阵，其中c11,k,t-1、c12,k,t-1为ck,t-1中的元素；a0,t-1、ai,t-1、bj,t-1、ck,t-1是由状态向量通过BP神经网络计算所得；xt-1表示状态向量，nw表示状态向量的阶次，作为BP神经网络的输入；表示状态向量中第nx个节点；表示BP网络隐藏层第l个节点到输入层第nx个节点的权重；hl表示BP网络隐藏层第l个节点的输出；bl表示BP网络隐藏层第l个节点的偏置；nl表示BP网络隐藏层的节点数量；表示激活函数；no表示BP网络输出层的节点数量；Wm_l表示BP网络输出层第m个节点到隐藏层第l个节点的权重；Om表示BP网络输出层第m个节点的输出；bm表示BP网络输出层第m个节点的偏置；O1表示BP网络输出层第1个节点的输出；O2表示BP网络输出层第2个节点的输出；O1+p表示BP网络输出层第1+p个节点的输出；O1+p+1表示BP网络输出层第1+p+1个节点的输出；O1+p+q表示BP网络输出层第1+p+q个节点的输出；O1+p+q+1表示BP网络输出层第1+p+q+1个节点的输出；O1+p+q+2s表示BP网络输出层第1+p+q+2s个节点的输出；θt-1表示状态相依系数向量。

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