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龙图腾网获悉珠海翔翼航空技术有限公司申请的专利基于预热状态识别的烟雾发生器智能控制方法、系统、电子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：CN121500734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610038846.7，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权基于预热状态识别的烟雾发生器智能控制方法、系统、电子设备及存储介质是由刘军;冯江平;穆超;欧水泉;丁洪涛设计研发完成，并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于预热状态识别的烟雾发生器智能控制方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及烟雾发生器控制的技术领域，提供一种基于预热状态识别的烟雾发生器智能控制方法、系统、电子设备及存储介质，以解决现有技术中对烟雾发生器预热状态的判定准确率低的问题。本申请方法包括：获取烟雾发生器和所处环境内的多维度数据；再从多维度数据中提取预热温差、温升速率、流量与温度之间的协同系数三类关键特征参数；随后采用集成于PLC的决策树分类算法，判定烟雾发生器当前预热状态为未就绪、过渡或稳定就绪状态，得到状态判定结果；最后基于该结果，通过PID控制算法自适应调整烟雾发生器控制参数。本申请能够实现与烟雾发生器预热状态精准适配的智能烟雾输出控制。

本发明授权基于预热状态识别的烟雾发生器智能控制方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于预热状态识别的烟雾发生器智能控制方法，其特征在于，包括： 获取烟雾发生器和所处环境内的多维度数据，其中，所述多维度数据包括：烟雾液供给管路的瞬时流量、累积消耗量和供给压力，预热腔壁的实时温度、预热腔的出口温度，驾驶舱内的烟雾浓度、排烟风机转速和排烟时长，温度响应延迟时间； 从所述多维度数据提取出用于反映预热效能的关键特征参数； 基于所述关键特征参数，采用集成于PLC的决策树分类算法，判定烟雾发生器当前的预热状态属于未就绪状态、过渡状态或稳定就绪状态，得到状态判定结果； 基于所述状态判定结果，采用PID控制算法，自适应调整烟雾发生器的控制参数，以实现与预热状态相匹配的烟雾输出控制； 所述基于所述状态判定结果，采用PID控制算法，自适应调整烟雾发生器的控制参数，包括： 基于历史训练轮次中的控制参数记录，建立与不同预热状态相对应的控制映射关系； 基于所述控制映射关系，确定与所述状态判定结果对应的初始控制参数； 基于所述初始控制参数，采用包含前馈与反馈的复合调节机制，结合热量积累指标及流量与温度的响应系数，确定预热功率的实时调节量和烟雾液供给速率的动态补偿量，通过PID控制算法的多变量协调机制，将所述实时调节量与所述动态补偿量转换为中间控制参数； 结合历史训练轮次中的预热状态评估数据，构建包含烟雾液累积消耗量、预热温度稳定性和排烟残留浓度的目标优化函数，基于所述目标优化函数，对所述中间控制参数进行优化，得到初步优化参数； 结合排烟指标与预热温度数据，对所述初步优化参数进行自适应调整，得到自适应调整后的控制参数； 所述基于所述关键特征参数，采用集成于PLC的决策树分类算法，判定烟雾发生器当前的预热状态属于未就绪状态、过渡状态或稳定就绪状态，得到状态判定结果，包括： 基于所述关键特征参数，构建用于决策树分类的输入特征向量，所述关键特征参数包括预热温差、温升速率，及流量与温度之间的协同系数； 将所述输入特征向量输入至预先生成并集成于PLC的决策树分类模型，通过所述决策树分类模型，依次执行以下分类逻辑： 在根节点，比较所述预热温差与第一阈值，若第一比较结果为所述预热温差低于第一阈值，则分支至表示未就绪状态的叶子节点；若第一比较结果为所述预热温差高于或等于第一阈值，则转入下一内部节点； 在下一内部节点，比较所述温升速率与第二阈值：若第二比较结果为所述温升速率低于第二阈值，则分支至表示过渡状态的叶子节点；若第二比较结果为所述温升速率高于或等于第二阈值，则转入最终内部节点； 在最终内部节点，比较所述流量与温度之间的协同系数与第三阈值：若所述流量与温度之间的协同系数低于第三阈值，则分支至表示过渡状态的叶子节点；若所述流量与温度之间的协同系数高于或等于第三阈值，则分支至表示稳定就绪状态的叶子节点； 将所抵达的叶子节点所对应的状态确定为所述状态判定结果。

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