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龙图腾网获悉江苏润和软件股份有限公司申请的专利基于设备状态预测的星闪连接智能切换决策系统及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：CN119997078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510450192.4，技术领域涉及：H04W24/06；该发明授权基于设备状态预测的星闪连接智能切换决策系统及方法是由屈博;向阳;石磊设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于设备状态预测的星闪连接智能切换决策系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于设备状态预测的星闪连接智能切换决策系统及方法，具体涉及星闪连接技术领域；针对工业协作机器人系统中多机械臂协同运动与电磁扰动耦合引发的星闪网络连锁失效问题，构建了融合空间姿态协同变化特征与瞬态电磁扰动幅值梯度特征的预测模型，实现了对星闪连接网络耦合状态的高灵敏度识别与风险预警；通过模糊逻辑决策机制动态调整通信信道和通信参数，有效提升了链路稳定性与干扰鲁棒性；同时引入切换效果反馈驱动的模型自适应优化机制，显著提高了预测准确性与系统自进化能力，从而保障了工业通信场景中多节点协作的连续性、安全性与高可靠性。

本发明授权基于设备状态预测的星闪连接智能切换决策系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于设备状态预测的星闪连接智能切换决策方法，其特征在于：包括： 获取具备星闪通信功能的多个设备的运行状态参数，包括设备位移、连接信号强度和网络延迟； 对所述运行状态参数进行实时分析，以预测通信链路的连接质量变化趋势，并提取所述运行状态参数中的空间姿态协同变化特征以及瞬态电磁扰动幅值梯度特征； 空间姿态协同变化值具体的计算方法为：对每个设备i，在时间点t和之间，获取其位移或姿态变化向量：；其中，，表示设备i在时间t的位置坐标，T为向量转置；计算所有设备在当前时间窗口内的平均位移向量，对每个设备i，计算其与平均变化向量之间的欧氏距离差值平方，对所有设备的协同差异值加权平均，得出当前时间点的空间姿态协同变化值JSVD； 瞬态电磁扰动幅值梯度的计算方法为：采集设备单位时间内接收到的电磁扰动信号，将信号分为多个重叠的时间窗口，对每个窗口执行傅里叶变换，对每个窗口下的STFT频谱计算频域幅值能量：；其中：Es表示时间点s下的频谱总能量，fmin、fmax为分析的频率范围；为频率f下的瞬时幅值，通过滑动窗口对时域能量变化进行一阶差分，计算瞬态电磁扰动幅值梯度，表达式为：；其中：Δs为滑动步长，为瞬态电磁扰动幅值梯度； 将所述空间姿态协同变化特征以及瞬态电磁扰动幅值梯度特征融合输入到预先构建的设备状态预测模型中，对星闪连接网络的耦合状态进行判定，获取耦合失衡风险结果，具体包括：将获取到的空间姿态协同变化值和瞬态电磁扰动幅值梯度作为模糊逻辑的输入项，将星闪连接网络耦合状态风险值作为模糊逻辑的输出项； 为每个输入和输出语言变量设定对应的隶属函数；制定若干条模糊推理规则，分别计算其在各语言变量下的隶属度值； 采用模糊推理方法，将输入变量与模糊规则进行匹配，获取每条规则对输出变量的激活程度，每条规则的推理结果将生成一个模糊输出子集，并对多个规则的输出进行融合； 将合成后的模糊输出结果进行去模糊化操作，将其转换为清晰的数值结果，最终输出耦合状态风险值； 若所述风险结果大于预设风险阈值，立即生成提前预警信号，并根据耦合失衡的预测等级调整星闪连接策略，包括切换通信信道或调整通信参数配置； 根据切换效果反馈数据，更新所述设备状态预测模型中的权重参数，以优化后续预测与决策的准确性； 设定原始设备状态预测模型，引入MAML结构，在每轮通信周期后，根据切换反馈数据微调模型参数，具体为： 采集切换反馈数据集；其中：为切换前的状态参数，为实际切换效果评估标签； 在当前模型参数θ下，用执行训练，获得临时更新后的模型参数：；其中α为内循环学习率，是反馈数据的损失函数，为梯度向量； 以模型在主任务上的表现为依据，更新原始模型参数：；其中：β为外循环的学习率，用于衡量预测模型在真实环境中的泛化能力；将更新后的参数θ替换原始模型权重，生成增强后的状态预测模型，用于下一次星闪连接切换决策。

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