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龙图腾网获悉广东华于科技股份有限公司申请的专利一种基于边缘计算的烧结过程实时优化方法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：CN121167178B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511281639.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于边缘计算的烧结过程实时优化方法是由蔡立华;唐国文;黄玉梅;孙媛设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘计算的烧结过程实时优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘计算的烧结过程实时优化方法，通过获取烧结过程边缘侧实时采集的原始多指标时间序列数据，针对烧结生产线中不同工段位置的传感点，分别记录采样数据及其对应工艺标签；基于实时预测任务负载、边缘节点算力及网络带宽监测结果，判断当前节点是否达到弹性迁移触发条件，若达到则执行后续的任务迁移操作；基于各节点GPUCPU负载、存储空间以及预测任务波动，动态调整边缘节点的计算与存储配额，本发明通过捕捉工艺指标间时变耦合的深层关系、构建弹性动态的资源调度与模型自适应机制、增强边缘侧动态图建模能力以及引入模型自学习优化机制，有效提升了复杂工业过程提升多指标协同预测的准确率、实时性与边缘系统适应性。

本发明授权一种基于边缘计算的烧结过程实时优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的烧结过程实时优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取烧结过程边缘侧实时采集的原始多指标时间序列数据，针对烧结生产线中不同工段位置的传感点，分别记录采样数据及其对应工艺标签； S2、对所述多指标时间序列数据进行预处理，生成适配图神经网络输入的数据流特征集合； S3、基于不同工段位置的工艺物理约束及历史统计相关性，构建以多指标时间序列数据中各关键指标为节点、耦合关系为边的动态图结构，将预处理后数据流特征集合映射至所述动态图结构中，具体为： 对预处理后的多指标数据流特征，基于工艺物理约束模型进行指标分区归属判定，获得各关键指标在烧结生产线不同工段位置的物理分布标签； 针对已分区归属判定的工艺指标，利用历史工艺数据库和边缘端历史采集日志，执行相关系数矩阵计算和格兰杰因果关系分析，提取各关键指标间的统计相关性参数； 结合工艺物理约束模型和历史统计相关性参数，对所有关键指标生成节点集，并对具备物理或统计关联的指标对，标注初始耦合关系边权，形成基础静态图结构拓扑； 基于动态采集到的新一批数据流特征集，应用滑动时间窗口机制和动态边权赋值算法，实时更新静态图结构中的边权强度； 将当前时刻下滑动时间窗口覆盖的数据流特征集，基于上述动态图结构进行节点属性映射；针对动态调整后的动态图结构，基于边缘节点的分布式一致性协议，校验多节点动态图结构一致性，并同步动态图结构到所有需要参与多指标协同预测的边缘节点； S4、将所述动态图结构输入边缘部署的轻量级图神经网络，输出各关键指标在未来预定时间窗口内的预测值分布及其互信息参数，具体为： 以动态图结构作为输入对象，调用边缘节点本地已部署的轻量级图神经网络推理实例，完成动态图输入数据格式适配与模型初始化； 基于已输入的动态图结构，采用图神经网络信息聚合算法，对各关键指标节点及其邻接关系边，进行图信号传递与特征嵌入操作，生成各指标节点在当前时序下的关联性增强节点特征嵌入向量； 基于所述节点特征嵌入向量，驱动轻量级多任务预测子网络，基于烧结工艺预测窗口参数，对所述各关键指标节点执行并行多指标分布预测计算，得到多指标预测值分布结果； 对所述多指标预测值分布结果，结合节点特征嵌入和动态图结构，对所有关键指标节点对之间的信息增益与联合分布关系进行量化分析，输出各指标对之间的互信息参数矩阵结果； 将所述多指标预测值分布结果以及所述互信息参数矩阵结果打包为标准化结构化输出； S5、根据所述互信息参数，动态评估工艺指标间耦合强度，并据此优化图神经网络内部结构权重； S6、基于实时预测任务负载、边缘节点算力以及网络带宽监测结果，判断当前节点是否达到弹性迁移触发条件，若达到则执行后续的任务迁移操作； S7、针对迁移触发结果，采用任务自适应迁移协议将部分或全部图结构分片以及预测权重分发至邻近边缘节点或边缘云，完成预测任务的动态扩展或收缩，并自动同步模型状态； S8、基于各节点GPUCPU负载、存储空间及预测任务波动，动态调整边缘节点的计算与存储配额，联合优化整体资源利用率及系统预测响应速度。

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