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龙图腾网获悉江苏省工业互联网发展研究中心申请的专利面向光纤光棒加工的温度动态控制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：CN120447660B 。

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：202510939839.X，技术领域涉及：G05D23/30；该发明授权面向光纤光棒加工的温度动态控制系统是由刘素娟;高仁政;许浩然;郑旭峰;倪彬;陈雨菡;赵璐钰设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向光纤光棒加工的温度动态控制系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向光纤光棒加工的温度动态控制系统，包括采集单元、控制单元、学习单元和集成单元。采集单元通过多微距摄像机阵列捕获生产线物料成像数据，并利用产线传感器网络实时获取温度、张力、湿度和速度数据，经边缘计算节点融合预处理后形成生产状态综合数据。控制单元基于所述综合数据建立动态数学预测模型，预测多个温区的未来温度状态并生成优化控制输入指令；学习单元接收优化控制输入指令和历史温度数据，采用强化学习算法生成自适应控制策略；集成单元对上述控制输入指令与自适应控制策略进行集成，形成最终控制指令，调节各温区温度，确保温控精度和系统稳定性。

本发明授权面向光纤光棒加工的温度动态控制系统在权利要求书中公布了：1.一种面向光纤光棒加工的温度动态控制系统，其特征在于，包括： 采集单元，包括多微距摄像机阵列、产线传感器网络和边缘计算节点，所述多微距摄像机阵列用于捕获生产线物料的成像数据，所述产线传感器网络包括环境感知单元和设备状态传感器阵列，用于获取温度、张力、湿度和速度数据，所述边缘计算节点用于对所述成像数据和获取数据进行融合预处理并上传至云端，形成生产状态综合数据； 控制单元，用于接收所述生产状态综合数据，建立多输入多输出系统的动态数学预测模型；基于所述动态数学预测模型预测生产线多个温区的未来温度状态，并根据预测结果生成温区优化控制输入指令； 学习单元，用于接收所述温区优化控制输入指令和历史温度数据，基于所述温区优化控制输入指令和历史温度数据，通过强化学习算法生成自适应控制策略； 集成单元，用于接收所述温区优化控制输入指令和所述自适应控制策略，对二者进行集成，形成最终控制指令；将所述最终控制指令发送至生产线温控执行装置以调节各温区温度； 其中，所述控制单元还用于： 在建立所述多输入多输出系统的动态数学预测模型时，构建目标函数时引入用于抑制温区之间耦合效应的协方差惩罚项，所述目标函数由预测误差平方项与多个温区控制量变化的协方差项构成，其中所述协方差项用于度量不同时刻各温区控制输入之间的联合波动程度； 在求解所述目标函数时，通过优化算法获得最优的温区优化控制输入指令，所述温区优化控制输入指令在满足各温区目标温度收敛的同时，限制各温区之间的控制变化相互干扰，避免耦合增益放大引起的系统震荡； 在每预设控制周期间隔内，基于所述生产状态综合数据与当前温区实际响应的预测误差，采用在线最小二乘法或梯度下降算法更新所述多输入多输出系统的状态转移矩阵参数，以提升所述动态数学预测模型对工况变化的适应能力和鲁棒性； 所述集成单元具体用于： 在接收所述温区优化控制输入指令和所述自适应控制策略之后，基于当前控制周期内各温区的实时控制误差波动范围及对应历史温控偏差变化率，采用非线性函数映射方法确定融合权重因子，其中所述非线性函数包括S型函数或置信区间估计函数，用于将控制效果的置信度转换为权重因子，以自动调节所述温区优化控制输入指令与所述自适应控制策略在融合过程中的相对权重； 根据所述融合权重因子对所述温区优化控制输入指令和所述自适应控制策略进行加权处理，形成融合指令集合，所述融合过程在每个温区独立执行，确保各温区控制策略适应其局部特征； 在生成所述融合指令集合后，通过快速评估模块对融合后的指令进行逻辑一致性验证，该验证过程包括判断相邻温区的控制梯度差值是否超过阈值、单一温区的控制波动幅度是否异常，避免因模型预测与学习策略之间的冲突造成的执行失稳； 在验证所述融合指令集合逻辑合理性的基础上，生成最终控制指令，并将所述最终控制指令发送至生产线温控执行装置，以用于实时调节各温区的温度控制输出。

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