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龙图腾网获悉苏州超云新能源有限公司申请的专利一种基于深度神经网络的冷链气调机氮氧浓度调节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：CN120722972B 。

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：202511198863.9，技术领域涉及：G05D21/02；该发明授权一种基于深度神经网络的冷链气调机氮氧浓度调节方法是由刘颖;赵积玮;陈亮;周海峰;彭佳奇;赵喆;钱钧设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络的冷链气调机氮氧浓度调节方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度神经网络的冷链气调机氮氧浓度调节方法，包括如下步骤：步骤一：构建潜在特征表示；步骤二：将潜在特征表示输入多目标变分反演网络，推理得到氧势扰动场；步骤三：基于氧势扰动场结合历史调节行为响应关系，生成氧含量预测曲线；步骤四：决策计算模块生成调节策略序列；步骤五：将调节策略序列同步下发至各设备；步骤六：每一调节周期结束后，将反馈样本写入增量训练缓存；步骤七：当增量训练缓存达到设定容量阈值时，利用自适应学习率机制对多目标变分反演网络进行权重更新；步骤八：当识别出氧势扰动场发生扰动推理异常时，启动场图追踪恢复机制。本发明结合多目标变分反演与图追踪恢复机制，智能生成冷链控氧策略。

本发明授权一种基于深度神经网络的冷链气调机氮氧浓度调节方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的冷链气调机氮氧浓度调节方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：采集多维历史运行数据并进行跨维度嵌入编码，构建潜在特征表示； 步骤二：将所述潜在特征表示输入多目标变分反演网络，生成当前代谢状态隐变量，推理得到氧势扰动场； 步骤三：基于所述氧势扰动场，结合历史调节行为响应关系，生成未来目标时间窗口内的氧含量预测曲线； 步骤四：决策计算模块根据所述氧含量预测曲线及货物对应氧浓度上下限阈值，结合氧势扰动场生成调节策略序列，所述调节策略序列包括氮气产量设定值、风机频率、补气阀门开度与降氧触发判定值； 步骤五：通过执行控制模块将所述调节策略序列同步下发至制氮装置、风机与补气阀门； 步骤六：每一调节周期结束后，将实时采样序列、调节策略序列与最终氧含量打包为反馈样本并写入增量训练缓存； 步骤七：当所述增量训练缓存达到设定容量阈值时，利用自适应学习率机制对所述多目标变分反演网络进行权重更新； 步骤八：当识别出所述氧势扰动场发生扰动推理异常时，启动场图追踪恢复机制，从历史运行数据库中匹配相似度最优的氧势扰动场状态，快速生成应急恢复性控制参数并立即下发执行； 所述步骤三具体为： 将所述氧势扰动场输入至氧含量预测网络，所述氧含量预测网络包括扰动特征提取模块、历史响应记忆模块及序列曲线生成模块； 所述扰动特征提取模块包括多个堆叠的二维卷积层及残差连接结构，接收所述氧势扰动场，并提取所述氧势扰动场的空间特征，输出空间扰动特征图； 所述历史响应记忆模块包括门控循环单元网络，接收历史调节行为参数序列及对应的历史氧浓度实测序列，提取历史调节行为与氧浓度之间的时序响应特征，输出历史响应特征向量； 所述序列曲线生成模块包括注意力融合网络与循环解码网络，所述注意力融合网络用于将所述空间扰动特征图和历史响应特征向量进行融合，形成扰动响应特征；所述循环解码网络逐时间步地对所述扰动响应特征进行解码处理，输出未来目标时间窗口内每个时间步的氧浓度预测值； 将所述每个时间步的氧浓度预测值依次组合成完整序列，生成未来目标时间窗口内的氧含量预测曲线； 所述步骤四具体为： 决策计算模块根据氧含量预测曲线，在目标时间窗口内识别所有预测氧浓度超出货物对应氧浓度上下限阈值的时间区段，记录每一超限区段的最大偏离值与超限持续时间； 根据氧势扰动场中各调节行为单位输入所引起的氧浓度变化量，定义扰动响应系数：； 其中，表示第i类调节行为单位的扰动响应系数，表示第i类调节行为单位调节量所引起的氧浓度变化，表示第i类调节行为单位调节量； 在每一氧浓度超限区段内，计算满足以下优化目标的调节输入：； 若多个满足所述优化目标，则选择对应单位输入的能耗最小的； 当最大偏离值小于预设提前干预偏离阈值时，选取扰动响应系数最大的调节行为，执行低幅度补偿操作，抑制氧浓度上升趋势； 若氧含量预测曲线中存在连续超限持续时间大于预设超限时间判定阈值或最大偏离值大于预设目标上限的最大偏离量，则设置降氧触发状态，降氧触发判定值设为1，指定对应时间段的氮气注入速率和风机频率为最大调节值，且关闭补气阀门；当降氧触发判定值设为0时，则不启动降氧触发状态； 最终将控制参数集合，按照时间顺序组合为调节策略序列，所述调节策略序列包括氮气产量设定值、风机频率、补气阀门开度与降氧触发判定值。

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