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龙图腾网获悉江西碧水源科技发展有限公司申请的专利一种物联网大数据融合的环保设备智能管理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：CN120763548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511270654.0，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种物联网大数据融合的环保设备智能管理方法是由华志达;方凯设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物联网大数据融合的环保设备智能管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种物联网大数据融合的环保设备智能管理方法，涉及环保设备智能管理技术领域，本发明通过物联网数据深度融合机制，显著提升曝气池在负荷冲击下的控制品质；时序预测层融合近红外预估值与空间关联数据，构建超前于实际污染变化的溶解氧需求序列，克服传统传感器检测延迟导致的响应滞后；频域特征提取模块从设备振动信号中捕获高频能量分布，实时反映曝气效率变化，为补偿机制提供物理状态依据；动态补偿设计突破固定阈值局限，以流量梯度动态调节时间常数，使曝气量调整速率与实际冲击强度自适应匹配，同时通过污泥浓度联动阈值校准，避免低活性污泥工况下的误触发。

本发明授权一种物联网大数据融合的环保设备智能管理方法在权利要求书中公布了：1.一种物联网大数据融合的环保设备智能管理方法，应用于污水处理厂曝气池，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，构建时序预测层：基于历史负荷冲击工况下的进水流量、污泥浓度及风机电流时序数据，生成溶解氧需求预测序列； 所述溶解氧需求预测序列的生成包括： 建立LSTM-注意力机制模型，输入维度为预设时间窗口内的进水流量、污泥浓度、风机电流的标准化向量； 输出层采用时间卷积网络压缩特征维度，生成未来时段的溶解氧需求概率分布； 步骤S2，部署频域特征提取模块：实时采集曝气设备振动信号，通过多尺度小波变换提取频域能量分布特征； 所述多尺度小波变换的操作包括：采用Daubechies小波基函数对振动信号进行5层分解，提取第3-4层细节系数能量熵作为设备状态特征量，通过滑动窗口机制更新能量分布图谱； 步骤S3，建立动态补偿机制：当所述溶解氧需求预测序列的瞬时变化率超过设定阈值时，激活超前调节算法生成曝气量补偿指令； 步骤S4，执行闭环控制：将补偿指令叠加至基础曝气量设定值，驱动变频风机调整输出； 在步骤S4之后，实时采集实际溶解氧浓度数据，通过对抗式特征解耦算法分离传感器测量误差，反馈修正所述时序预测层参数； 所述通过对抗式特征解耦算法分离传感器测量误差的步骤包括： 构造残差序列：， 其中，为t时刻溶解氧传感器读数，单位为，为模型预测与测量之间的残差，单位为； 生成器估计传感器误差： ， ， 其中，为传感器侧温度、压力辅助特征向量，维度，为拼接后的输入向量，为带参数的生成器网络，为估计的传感器误差，单位为； 对抗式训练损失： ， ， 其中，为判别器网络，参数，、分别为判别器与生成器的即时损失，为一致性惩罚系数，无量纲，和为可训练参数集合，无量纲； 误差剔除与浓度校正： ， 其中，为校正后的溶解氧浓度，单位为； 时序预测层参数增量更新： ， 其中，为更新后时序预测层现行参数集合，为时序预测层现行参数集合，为在线学习率，无量纲。

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