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龙图腾网获悉溧阳气动创新研究院有限公司申请的专利风洞边界层控制的实时自适应调节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：CN120630732B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511123065.X，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权风洞边界层控制的实时自适应调节系统及方法是由胡博;张敏杰;纪昌宇;罗良;李鹏设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本风洞边界层控制的实时自适应调节系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风洞边界层控制的实时自适应调节系统及方法，涉及风洞边界层控制技术领域；数据采集模块用多种传感器高频采集数据并自组网传输，数据预处理模块通过特定滤波和动态归一化处理数据，边界层状态评估模块借助深度学习和传统模型评估并预测边界层状态，控制决策模块融合分层强化学习与模型预测控制算法确定策略；模型验证与优化步骤通过贝叶斯融合评估，在线更新模型；人机交互与远程监控步骤通过虚拟现实和增强现实交互，远程监控并预警。本发明提升了风洞实验精度，精准采集、处理数据并精确控制边界层；操作方便且安全，有直观交互界面和远程监控，还有故障诊断技术，推动相关领域发展。

本发明授权风洞边界层控制的实时自适应调节系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种风洞边界层控制的实时自适应调节系统，其特征在于，包括： 数据采集模块：在风洞内部、边界层区域和风洞外部环境位置安装压力传感器、速度传感器、温度传感器，还设置了湿度传感器和壁面剪应力传感器；传感器采集数据且传感器节点采用分布式自组网技术，自动优化数据传输路径传输至数据处理中心； 数据预处理模块：采用基于小波分解与自适应阈值融合的滤波算法对采集到的传感器数据进行滤波处理，根据数据的统计特性自适应地确定阈值去除噪声干扰，接着对滤波后的数据进行归一化处理，采用动态归一化方法，根据数据的实时分布范围动态调整归一化区间，通过公式为适应边界层状态的变化，其中和是随时间动态变化的数据最小值和最大值； 边界层状态评估模块：引入基于深度学习的边界层状态预测模型，结合预处理后的数据和历史数据，对边界层的未来状态进行预测，模型通过卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM为基础，同时结合传统边界层理论模型，综合计算边界层厚度、位移厚度、动量厚度和边界层转捩位置参数；边界层转捩位置预测公式为，其中为当地雷诺数，为湍流度，为通过深度学习模型训练得到的非线性函数； 调节执行模块：调节执行机构采用微机电系统MEMS驱动，同时采用微纳加工技术制造连续调节粗糙度的壁面结构，通过电场、磁场外部激励控制壁面微结构的形状和高度，实现对壁面粗糙度的连续调节，执行机构的控制信号采用编码调制技术，实现信号传输的抗干扰能力； 控制决策模块：采用基于分层强化学习和模型预测控制MPC融合的算法确定调节策略，将控制任务分为高层决策和低层执行两个层次，高层决策基于强化学习算法，根据边界层的状态和目标确定调节方向和目标；低层执行采用MPC算法，在高层决策的基础上，根据边界层的实时状态和动态模型，预测未来一段时间内的状态变化，优化调节动作序列；同时引入自适应探索-利用策略，根据边界层状态的动态调整探索和利用的比例； 模型验证与优化模块：在风洞实验过程中，实时对比调节前后的边界层状态数据与理论模型和预测模型的结果，采用贝叶斯模型平均BMA方法对不同模型的预测结果进行融合和评估，根据融合结果动态调整模型的权重和参数，公式为，其中是在数据D下的预测结果，是第i个模型，是第i个模型的权重，且； 人机交互与远程监控模块：开发基于虚拟现实和增强现实技术的人机交互界面，操作人员通过设备观察风洞内部的边界层流动状态和调节过程，通过设备在实际风洞场景中实时获取参数和调节指令；同时系统支持远程监控和控制功能，通过无线网络将风洞运行数据和状态信息实时传输至远程监控中心，操作人员在远程进行调节策略的制定和执行机构的控制； 环境感知与补偿模块：实时监测风洞外部大气压力、环境温度、风速风向，根据环境参数的变化，采用模糊控制算法对边界层控制策略进行补偿和调整，模糊控制规则基于专家经验和实验数据建立，根据不同的环境参数组合和边界层状态，自动调整调节执行机构的动作幅度和频率。

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