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龙图腾网获悉湖南海德威科技有限公司申请的专利一种动态称重系统中的智能负载预测与调节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：CN119935295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510447700.3，技术领域涉及：G01G23/01；该发明授权一种动态称重系统中的智能负载预测与调节方法是由张正慧设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态称重系统中的智能负载预测与调节方法在说明书摘要公布了：本发明涉及动态称重技术领域，公开一种动态称重系统中的智能负载预测与调节方法，包括：通过时空双域解耦将称重信号分离为空间域静态负载特征（压力点分布稀疏性、重心几何向量）与时间域动态惯性干扰分量（加速度耦合噪声），从信号源头消除传统滤波算法的频谱混叠问题；基于载具实时运动状态预测未来干扰趋势，通过预训练动态基函数库生成前馈补偿信号，主动抵消动态误差；结合传感器阵列空间一致性检测与轻量级在线学习，动态修正解耦模型参数。本发明将空间几何分析与运动学前馈预测结合，跨出了传统信号处理框架，实现误差源头分离与实时补偿，显著提升急停、变速等瞬态工况的动态称重精度。

本发明授权一种动态称重系统中的智能负载预测与调节方法在权利要求书中公布了：1.一种动态称重系统中的智能负载预测与调节方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，信号采集：获取称重传感器阵列的实时输出信号，并同步接收载具的运动状态数据，所述运动状态数据包括加速度、速度及姿态信息； S2，时空双域解耦： 空间域解析：基于所述称重传感器阵列的空间分布特性，提取静态负载的空间域特征，所述空间域特征包括压力点分布稀疏性及重心位置几何向量； 时间域解析：根据所述载具的实时运动状态数据，构建动态惯性干扰模型，生成时间域噪声分量；所述动态惯性干扰模型表示为： ， 其中，为时间域噪声分量，为实时加速度数据，为实时速度数据，为加速度变化率，、、为通过标准测试载具标定数据拟合的惯性干扰系数； S3，前馈补偿：通过预训练的动态基函数库匹配所述载具的类型，基于所述动态惯性干扰模型预测未来时刻的干扰演化趋势，生成前馈补偿信号，并将所述前馈补偿信号反向叠加至所述实时输出信号，得到修正后的静态负载值； S4，闭环自愈校准：当检测到修正后的静态负载值与预设阈值偏差超限时，基于传感器阵列的空间一致性特征溯源残留误差分布模式，通过梯度下降法调整所述时空双域解耦的权重参数，完成动态误差抑制； 其中，步骤S2中：空间域解析采用稀疏编码算法分离所述称重传感器阵列信号中的静态负载分量，其中稀疏编码的基函数由典型负载分布实验数据生成；时间域解析通过载具的加速度与速度数据构建二阶惯性干扰方程实时计算动态噪声分量；所述闭环自愈校准中：通过传感器阵列的空间一致性检测残留误差分布模式，定位未完全解耦的惯性干扰分量；采用轻量级在线学习算法调整所述时空双域解耦的权重参数，所述权重参数包括空间域稀疏编码的基函数权重及时间域惯性干扰模型的系数。

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