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龙图腾网获悉广州保得威尔电子科技股份有限公司申请的专利智能控制设备信号采集方法、装置、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：CN119882471B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510372107.7，技术领域涉及：G05B15/02；该发明授权智能控制设备信号采集方法、装置、设备及存储介质是由朱嘉祥;韩斌;曹凌;方江松;郑岳亮设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能控制设备信号采集方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及设备智能控制的技术领域，公开了一种智能控制设备信号采集方法、装置、设备及存储介质，本发明对各智能控制设备进行数字模拟得到场景协同智控模型，基于该模型分析形成场景实况模拟框架与感知干扰分析框架，采集实时智控特征代入框架得到场景实况信息矩阵与感知干扰信息矩阵，根据矩阵分析得到各设备的感知协同对策，驱动设备根据协同对策进行工作与场景感知，实现信号采集与干扰去除，该方法能够通过精确建模与实时反馈，消除智能控制设备间的感知干扰，实现设备间的协同工作，为设备提供了更精确的控制与感知能力，解决了现有技术中多个智能控制设备之间的工作互相影响设备的感知能力的问题。

本发明授权智能控制设备信号采集方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种智能控制设备信号采集方法，其特征在于，包括： 获取指定工作场景的各个智能控制设备的设备性能关联信息，并根据所述设备性能关联信息对所述指定工作场景的各个智能控制设备进行数字模拟，以得到场景协同智控模型； 基于所述场景协同智控模型对各个所述智能控制设备进行设备工作效果与设备感知对象的交互性分析，以得到所述场景协同智控模型的场景实况模拟框架与感知干扰分析框架； 对各个所述智能控制设备进行工作参数的实时采集，得到所述指定工作场景的实时智控特征； 将所述实时智控特征代入至所述场景实况模拟框架与感知干扰分析框架，得到所述指定工作场景的场景实况信息矩阵与感知干扰信息矩阵； 根据所述场景实况信息矩阵与所述感知干扰信息矩阵对所述指定工作场景的各个智能控制设备进行感知干扰去除的协同对策分析，以得到所述指定工作场景的各个智能控制设备的感知协同对策； 根据所述感知协同对策驱动各个所述智能控制设备进行设备工作与场景感知，以实现智能控制设备对所述指定工作场景的感知干扰去除信号采集； 获取指定工作场景的各个智能控制设备的设备性能关联信息，并根据所述设备性能关联信息对所述指定工作场景的各个智能控制设备进行数字模拟，以得到场景协同智控模型的步骤包括： 对预先设置在指定工作场景中的各个智能控制设备进行设备工作性能、设备感知性能、设备设置位置的多维度参数采集，以得到各个所述智能控制设备的设备工作性能数据、设备感知性能数据以及设备设置位置数据，所述设备工作性能数据、设备感知性能数据以及设备设置位置数据共同构成所述智能控制设备的设备性能关联信息； 根据各个所述智能控制设备的设备工作性能数据与设备感知性能数据对各个所述智能控制设备进行工作与感知的性能模拟与性能结合，以得到对应各个所述智能控制设备的基础模拟单元； 根据各个所述智能控制设备的设备设置位置数据对各个所述基础模拟单元进行整体结合处理，并根据各个所述智能控制设备的设备设置位置数据对整体结合后的各个所述基础模拟单元进行工作性能与感知性能的范围调整处理，以得到场景协同智控模型； 基于所述场景协同智控模型对各个所述智能控制设备进行设备工作效果与设备感知对象的交互性分析，以得到所述场景协同智控模型的场景实况模拟框架与感知干扰分析框架的步骤包括： 对所述场景协同智控模型中的各个所述基础模拟单元分别进行设备可执行工作参数的遍历设置，以得到各个所述基础模拟单元的预备工作参数序列； 根据各个所述基础模拟单元的预备工作参数序列对所述场景协同智控模型中的各个基础模拟单元分别进行独立的设备工作效果模拟，以得到各个所述基础模拟单元对应所述预备工作参数序列的独立工作效果特征曲线； 基于所述场景协同智控模型对各个所述独立工作效果特征曲线进行多设备协同工作的效果特征的交互叠加处理，以得到所述场景协同智控模型的协同工作效果特征图谱； 根据所述场景协同智控模型的协同工作效果特征图谱对各个所述基础模拟单元进行工作参数的映射，以得到各个所述基础模拟单元对应所述协同工作效果特征图谱的映射关系，并基于所述映射关系对所述协同工作效果特征图谱进行协同效果产生因素的逆向解析与关联性整合，以得到所述场景协同智控模型的场景实况模拟框架； 基于所述场景协同智控模型的协同工作效果特征图谱对各个所述基础模拟单元的设备感知对象进行感知干扰分析，以得到各个所述基础模拟单元的设备感知对象对应所述协同工作效果特征图谱的感知干扰状况曲线； 根据各个所述基础模拟单元对应所述协同工作效果特征图谱的映射关系，对各个所述基础模拟单元的感知干扰状况曲线进行工作参数的映射，以得到各个所述基础模拟单元的感知干扰状态曲线对应各个所述基础模拟单元的工作参数之间的映射关系； 基于所述映射关系对各个所述感知干扰状态曲线进行感知干扰产生因素的逆向解析与关联性整合，以得到所述场景协同智控模型的感知干扰分析框架； 将所述实时智控特征代入至所述场景实况模拟框架与感知干扰分析框架，得到所述指定工作场景的场景实况信息矩阵与感知干扰信息矩阵的步骤包括： 将所述实时智控特征代入至所述场景实况模拟框架，令所述场景实况模拟框架对所述实时智控特征进行协同工作效果的因素映射，以得到所述指定工作场景的协同工作效果特征； 根据所述协同工作效果特征对所述指定工作场景进行各处具体位置的效果解析与向量表示，以得到所述指定工作场景的各处具体位置的场景实况向量，并对所述指定工作场景的各处具体位置的场景实况向量进行组合，得到所述指定工作场景的场景实况信息矩阵； 将所述实时智控特征代入至所述感知干扰分析框架，令所述感知干扰分析框架对所述实时智控特征进行感知干扰状况的因素映射，以得到所述指定工作场景的感知干扰状况特征； 根据所述感知干扰状况特征对所述指定工作场景进行各处具体位置的感知干扰解析与向量表示，以得到所述指定工作场景的各处具体位置的感知干扰向量，并对所述指定工作场景的各处具体位置的感知干扰向量进行组合，得到所述指定工作场景的感知干扰信息矩阵。

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