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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种车用氮氧传感器PID参数自整定模型的构建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：CN115963718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202211473175.5，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权一种车用氮氧传感器PID参数自整定模型的构建方法是由李曦;孙灿;林伟勋;向洪福;汪振;王杰设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车用氮氧传感器PID参数自整定模型的构建方法在说明书摘要公布了：本发明属于汽车尾气传感检测领域，具体涉及一种车用氮氧传感器PID参数自整定模型的构建方法，包括：针对三腔室的氮氧传感器，采用模糊神经网络与遗传算法结合的方式，对网络本身存在的结构初值问题进行优化，能够给模糊神经网络一个合理的结构初值，避免该网络出现局部最优和梯度消失的情况，另外上述结合具体分粗调和细调，粗调仅通过遗传算法更新初始结构参数，细调是在遗传算法粗寻优后的初始结构参数基础上，通过反向传播继续更新参数，这与在采用遗传算法的同时也反向传播来更新参数相比，可减少寻优过程的时间消耗，同时还能简化算法，更加便于在工程实践中应用和移植。因此，本发明能用于准确快速获取PID参数，实现氮氧传感器的高精度控制。

本发明授权一种车用氮氧传感器PID参数自整定模型的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种车用氮氧传感器PID参数自整定模型的构建方法，其特征在于，包括： S1、对模糊神经网络的初始结构参数进行编码并随机赋值，以初始化得到遗传算法的种群； S2、对种群中的各个体解码，建立对应的模糊神经网络；控制每个模糊神经网络迭代执行模糊推理，基于各次迭代模糊推理后的损失函数值计算该模糊神经网络所对应种群个体的适应度值；根据各种群个体的适应度值，进行遗传算法的选择、交叉和变异，获得下一代种群；其中，模糊神经网络的输入为车用氮氧传感器各检查量与对应理论值的偏差，输出为PID参数，用于输入PID控制器以计算车用氮氧传感器的控制量，所述车用氮氧传感器在所述控制量的控制下进行车用氮氧化物检测，且所述损失函数为车用氮氧传感器各检查量与对应理论值的偏差的加权和； S3、重复执行S2，直至达到遗传算法终止条件，得到经遗传算法粗寻优后的种群，该种群含有一个个体，对该个体解码得到模糊神经网络； S4、控制S3最终得到的模糊神经网络迭代执行模糊推理，每次迭代后采用损失函数更新网络初始结构参数，直至达到迭代终止条件，得到细寻优后的网络初始结构参数，完成车用氮氧传感器PID参数自整定模型的构建。

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