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龙图腾网获悉上海市政工程设计研究总院(集团)有限公司;苏州德力丰环境工程设备有限公司申请的专利一种基于空气质量在线监测的低碳型通风系统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：CN119309310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411427649.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于空气质量在线监测的低碳型通风系统控制方法是由张欣;杜炯;董磊;李庆桂;郑贤正;陈晨;桑建飞;袁泽安;戴小平设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空气质量在线监测的低碳型通风系统控制方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于空气质量在线监测的低碳型通风系统控制方法，其核心是一种基于空气质量在线监测的通风控制方案。具体地，所述方法包括：通过气体传感器实时监测环境中的气体浓度值例如，硫化氢浓度、氨气浓度、氧气浓度、二氧化碳浓度以及温度、湿度、负氧离子等并采用基于深度学习的人工智能技术对气体浓度值进行时序分析，分别挖掘出各个气体浓度在全局时域内的显著性变化规律，进而基于各个气体浓度的主成分时序联合特征，自适应调整通风系统中空气净化设备的工作频率值。这样，可以根据挥发性气体浓度的变化，对通风系统进行智能调控，从而提高能源使用效率，降低运行成本，达到节能减碳的目的。

本发明授权一种基于空气质量在线监测的低碳型通风系统控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空气质量在线监测的低碳型通风系统控制方法，其特征在于，包括： 通过气体传感器采集硫化氢浓度的时间队列和氨气浓度的时间队列； 将所述硫化氢浓度的时间队列和所述氨气浓度的时间队列通过无线通信模块传输至空气净化设备中央控制器； 在所述空气净化设备中央控制器，对所述硫化氢浓度的时间队列和所述氨气浓度的时间队列进行基于局部时间尺度的时序特征提取以得到硫化氢浓度局部时序波动特征向量的序列和氨气浓度局部时序波动特征向量的序列； 将所述硫化氢浓度局部时序波动特征向量的序列和所述氨气浓度局部时序波动特征向量的序列输入基于特征显著性衰弱指引的特征聚合网络以得到硫化氢浓度时序显著聚合表示向量和氨气浓度时序显著聚合表示向量； 基于所述硫化氢浓度时序显著聚合表示向量和所述氨气浓度时序显著聚合表示向量的主成分联合特征，生成空气净化设备工作频率的控制指令，包括： 对硫化氢浓度时序显著聚合表示向量和氨气浓度时序显著聚合表示向量进行标准化处理以得到标准化硫化氢浓度时序显著聚合表示向量和标准化氨气浓度时序显著聚合表示向量； 分别计算标准化硫化氢浓度时序显著聚合表示向量和标准化氨气浓度时序显著聚合表示向量的样本协方差矩阵以得到硫化氢浓度样本协方差矩阵和氨气浓度样本协方差矩阵； 对硫化氢浓度样本协方差矩阵和氨气浓度样本协方差矩阵进行基于矩阵分解的特征向量提取以得到硫化氢浓度时序主成分特征向量的集合和氨气浓度时序主成分特征向量的集合； 计算硫化氢浓度时序主成分特征向量的集合中的第i个硫化氢浓度时序主成分特征向量与氨气浓度时序主成分特征向量的集合中各个氨气浓度时序主成分特征向量之间的余弦相似度以得到余弦相似度的集合；将余弦相似度的集合中的最大值对应的氨气浓度时序主成分特征向量与第i个硫化氢浓度时序主成分特征向量组成最佳匹配对； 计算最佳匹配对中的硫化氢浓度时序主成分特征向量和氨气浓度时序主成分特征向量之间的按位置点加、按位置点减和按位置点乘以得到第一匹配融合结果、第二匹配融合结果和第三匹配融合结果；将第一匹配融合结果、第二匹配融合结果和第三匹配融合结果级联为硫化氢浓度-氨气浓度主成分多尺度融合特征向量后，对其进行一维卷积处理和最大值池化处理以得到硫化氢浓度-氨气浓度主成分联合特征向量； 将硫化氢浓度-氨气浓度主成分联合特征向量的集合进行级联以得到硫化氢浓度-氨气浓度主成分联合时序聚合表示向量； 将硫化氢浓度-氨气浓度主成分联合时序聚合表示向量输入基于解码器的空气净化设备控制模块以得到控制指令，控制指令用于表示空气净化设备的工作频率推荐解码值。

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