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龙图腾网恭喜烟台东方威思顿电气有限公司申请的专利一种基于时延神经反馈网络的外置断路器智能控制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：CN119937331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510442545.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于时延神经反馈网络的外置断路器智能控制方法是由王文浩;单曌国;李文强;王辉昱;李世猛;张金刚;潘铨;刘良涛;张帅;韩乐鹏;孟斌;胡歆毓;仉敏设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时延神经反馈网络的外置断路器智能控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时延神经反馈网络的外置断路器智能控制方法，包括以下步骤：实时采集外置断路器智能控制系统状态信号与相位信号，经过滤波处理后，利用时延神经反馈网络对信号进行非线性转换，生成初步控制信号；使用优化目标函数对初步控制信号进行优化，以最小化系统误差和控制信号波动，得到优化后的控制信号；构建非线性振荡模型，用于模拟外置断路器及智能控制系统的动态响应，通过控制输入调整振荡行为，基于优化后的控制信号生成状态的动态预测值，再根据动态预测值与实际状态的差异，采用修正公式更新控制信号。本发明具有动态适应能力强、寿命长、稳定性好、响应及时等优点。

本发明授权一种基于时延神经反馈网络的外置断路器智能控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时延神经反馈网络的外置断路器智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、实时采集外置断路器智能控制系统状态信号与相位信号，经过滤波处理后，利用时延神经反馈网络对信号进行非线性转换，生成初步控制信号；使用优化目标函数对初步控制信号进行优化，以最小化系统误差和控制信号波动，得到优化后的控制信号； 所述时延神经反馈网络模型的输入是系统状态信号和相位信号的组合，神经元之间的连接权重和时延因子共同作用，决定输出信号的时变特性； 时延神经反馈网络的计算公式为： ； 其中，是时延神经反馈网络时刻输出的初步控制信号；是时延神经反馈网络中第个神经元的连接权重，表示输入信号的影响程度；是神经元的数量；是时刻的系统状态信号；是时刻的相位信号；是第个神经元的非线性调节因子，控制输入信号对输出信号响应的非线性强度，通过实验获得；是第个神经元的偏置项；是第个神经元的时延衰减因子，用来控制输入信号随时间衰减的速率；是第个神经元的时延基准时间点，由通信时间决定； 步骤S1中，所述优化目标函数中包含两个加权项，其中一个加权项基于当前状态与目标状态之差，另一个加权项基于所得到的初步控制信号； 优化目标函数的表达式为： ； 其中，是优化目标函数，衡量当前控制状态的误差；是时刻的目标系统状态；是系统状态的最大值，用于归一化；是预设的控制信号的最大幅度；、均为加权因子，用于调整系统状态误差、控制信号幅度的权重； 步骤S2、构建非线性振荡模型，用于模拟外置断路器及智能控制系统的动态响应，通过控制输入调整振荡行为，基于优化后的控制信号生成状态的动态预测值，再根据动态预测值与实际状态的差异，采用修正公式更新控制信号； 修正后的控制信号被送入电能表外置断路器的控制系统，执行开关操作； 步骤S2中，构建非线性振荡模型以模拟外置断路器及智能控制系统的动态响应，并结合智能控制输入进行调节；所述非线性振荡模型基于非线性振荡方程，该方程综合考虑外置断路器在不同运行状态下的加速度、速度和位置变化关系，并引入外部扰动影响，使得智能控制系统能够更精准地预测断路器的运行状态和负载响应； 非线性振荡模型的方程如下： ； 其中，表示预测的状态加速度，即的二阶导数；是预测的状态变化率，即的一阶导数；是预测的状态值，即在时刻的系统状态；是预测时间步长，决定负荷预测的时间间隔；是阻尼系数，控制振荡的阻力，通过实验获得；是刚度系数，表示智能控制系统对偏移的恢复力；是振幅因子，决定振荡的幅度；是振荡频率，为振荡的相位；是预测的外部扰动项，通过环境监测获取历史数据后再通过机器学习预测得到；是控制输入的影响因子，表示优化后的控制信号对状态变化的影响强度； 步骤S2中，基于预测状态与实际状态的偏差对控制信号进行修正的方式为：首先求解非线性振荡模型得到未来状态预测值，用于估计系统的未来演化趋势；然后将未来状态预测值与当前实测状态值进行对比，量化系统当前状态与预测趋势之间的误差；最后将基于误差所得到的修正信号叠加到优化后的控制信号上，生成更加平滑且稳定的修正后的控制信号，从而显著提升外置断路器的控制精度与响应速度； 修正后的控制信号通过以下公式进行更新： ； 其中，是修正后的控制信号,用来调节断路器的动作；是通过非线性振荡模型得到的状态预测值；是修正信号的幅度调节系数，控制修正信号的强度，通过实验获得；是时延因子，控制信号修正过程中时延的衰减速度，通过实验获得；是对状态变化率的加权因子，表示状态变化速率在修正信号中的贡献程度，通过实验获得；是状态变化速率的影响指数，控制状态变化速率在修正信号中的响应灵敏度，通过实验获得；是基准时刻。

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