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龙图腾网获悉浙江优纳特科学仪器有限公司申请的专利基于深度学习的防爆安全柜智能控制方法及系统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：CN120335312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510798969.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于深度学习的防爆安全柜智能控制方法及系统是由许辉辉;陆飞峰;金晨设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的防爆安全柜智能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的防爆安全柜智能控制方法及系统，涉及防爆安全柜控制技术领域，包括通过采集柜内多维状态数据及环境图像数据，利用动态离散小波变换和分段递归结构的多层因果卷积网络进行状态预测，采用孪生神经网络和局部相似度区域生长算法进行异常目标检测，结合高斯核函数从专家策略库提取控制轨迹并优化，实现防爆安全柜的智能控制。本发明提高了状态预测准确性、异常检测灵敏度及控制策略适应性，增强了系统安全性。

本发明授权基于深度学习的防爆安全柜智能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的防爆安全柜智能控制方法，其特征在于，包括： 采集防爆安全柜的柜内多维状态数据和环境图像数据； 对柜内多维状态数据执行动态离散小波变换得到系数矩阵，通过自适应阈值优化得到优化特征向量，将优化特征向量输入分段递归结构的多层因果卷积网络，经残差增强和动态重组，输出安全柜内部状态预测结果； 将环境图像数据输入孪生神经网络，通过特征提取分支的多层级特征增强和融合，经度量学习分支的双向度量损失优化，生成目标特征图；基于局部相似度的区域生长算法分析目标特征图，得到异常目标检测结果； 基于安全柜内部状态预测结果和异常目标检测结果，采用高斯核函数从预设的专家策略库提取控制轨迹，通过期望最大化和策略网络优化，得到防爆安全柜的控制参数，包括： 将专家控制策略表示为状态动作对序列，包含柜内状态向量和控制动作向量，所述控制动作向量包含制冷功率参数、排气频率参数和锁定力度参数； 将安全柜内部状态预测结果和异常目标检测结果构建为状态向量，计算所述状态向量与所述状态动作对序列中状态向量的欧式距离，将所述欧式距离代入高斯核函数得到相似度值，选取相似度值最高的预设数量的专家轨迹； 基于选取的专家轨迹通过期望最大化算法迭代计算高斯混合分布的混合权重参数、均值参数和协方差参数，直至对数似然函数值的变化量小于预设变化阈值，得到动作先验概率分布； 将所述动作先验概率分布输入策略网络，基于当前状态计算控制奖励值，将所述控制奖励值与策略网络输出的概率分布之间的KL散度作为约束项，构建优化目标函数；基于所述优化目标函数计算梯度值，结合自适应学习率更新策略网络参数，生成优化策略模型； 将当前状态输入所述优化策略模型，生成制冷功率参数值、排气频率参数值和锁定力度参数值，确定防爆安全柜的控制参数； 根据控制参数执行防爆安全柜控制，当检测到异常状态时，触发应急处置机制。

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