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龙图腾网获悉禾田气动有限公司申请的专利比例阀的自适应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：CN120428579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510935031.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权比例阀的自适应控制方法是由黄茂财设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本比例阀的自适应控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了比例阀的自适应控制方法，具体涉及液压控制技术领域，通过实时获取液压控制中的多维运行数据，识别响应失衡、惯性异常或环境突变等行为偏差，判断是否进入评估流程；进入流程后提取控制行为特征，计算动态结构压缩度与控制能谱离散率，作为输入送入预训练机器学习模型，输出控制有效性评分；依据评分所处的分级阈值区间，分别触发参数重构、策略替换或控制逻辑修正，实现比例阀控制策略的智能、自适应调控与性能保持；本发明实现了对比例阀控制行为的前置感知与风险判断，构建结构化指标评估控制适应性，结合模糊推理器输出评分，按风险等级触发参数重构、策略替换或逻辑修正，实现控制策略的智能化、自适应调控与稳定保持。

本发明授权比例阀的自适应控制方法在权利要求书中公布了：1.比例阀的自适应控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于液压控制过程中预设的多维运行数据，实时获取多个预设物理参数对应的时间序列值，并基于已建立的性能偏差判断标准，识别是否存在控制目标响应失衡、行为惯性异常或环境参数突变，用于判断是否进入评估流程； 在满足进入评估条件后，对当前控制行为进行特征提取，构建反映控制精度与动态一致性的流体控制行为的特征数据组，该特征数据组由反映执行响应趋势、控制能量分布状态及环境扰动影响的多个标量或向量形式的参数组成； 以特征数据组为输入，计算动态结构压缩度与控制能谱离散率，以衡量控制逻辑结构的适应度变化趋势与信号响应在频域维度的离散扩散程度； 将动态结构压缩度与控制能谱离散率作为联合输入，传入通过控制行为数据预训练完成的机器学习模型，输出用于衡量当前控制有效性风险程度的影响等级评分； 根据影响等级评分所落入的分级阈值区间，触发执行比例阀控制模型结构对应的调控行为，包括用于调整控制策略拓扑结构的参数重构操作、基于行为演化规律的实时策略替换动作，以及用于修正响应非线性偏移的控制逻辑操作； 动态结构压缩度通过以下步骤计算得到： 从执行动态构成单元中提取连续采样的目标压力导数序列与阀芯位移时间序列，构成目标响应结构向量组：； 为目标压力的一阶导数，反映压力上升下降速率，为压力的加速度，反映控制响应的曲率变化，为阀芯位移速度，反映执行响应行为，为时间点对应的目标压力，为时间点对应的阀芯位移量； 从控制分布构成单元中提取单位时间内控制信号的功率谱密度与流量输出谱响应，构建实际控制结构向量组：； 表示频率变量，单位为赫兹，表示控制信号频谱的方差，反映其离散程度，表示控制信号与输出频谱间的协方差，反映响应一致性，表示输出频率中心位置，代表能量集中点； 对目标响应结构向量组和实际控制结构向量组分别进行归一化处理：；； 将标准归一化处理后的两个向量组同时投影至统一的特征空间：；； 表示线性或非线性的特征变换函数，具体为主成分映射、核映射或经验正交基投影其中一种，通过对各维映射分量引入不同权重因子，计算加权欧氏距离值：； 表示第i维特征的重要性权重，表示变换后向量的第i个分量，和分别对应标准归一化处理后的两个向量组在转换后的第i个分量，n为映射后维度个数，取决于所用的特征投影方法； 最终将加权欧氏距离值除以预设的标准值，得到动态结构压缩度DSC； 控制能谱离散率通过以下步骤计算得到： 通过快速傅里叶变换对控制输入与输出流量进行频谱分析，获得各自的频率分布即和：； 为控制输入信号的时间序列，为输出流量信号的时间序列，为时间点，表示频率变量，对两组频谱数据进行能量归一化处理，使总能量为单位值：； 和分别对应预设的上限和下限，计算控制输入信号频谱的方差，反映频率成分的离散程度：； 为控制输入频率质心，计算控制输入与输出频谱之间的余弦相似度，评估二者在频率上的耦合度：； 最终将频谱离散性与协同性组合为控制能谱离散率：；表示控制能谱离散率。

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