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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于人工智能的阀门执行机构性能测试智能调控方法及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：CN120821199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511294423.3，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于人工智能的阀门执行机构性能测试智能调控方法及系统是由宋学官;曾令杰;丛铭;李建基;杜长青;刘佳明;李修文设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的阀门执行机构性能测试智能调控方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于人工智能的阀门执行机构性能测试智能调控方法及系统，属于工业设备自动化控制技术领域。步骤为：首先，采集阀门执行机构测试过程中的多源时序数据，构造长短期记忆网络LSTM模型，进而预测阀门执行机构性能指标退化；其次，进行强化学习RL的测试参数动态优化，求解最优策略、进行函数更新；最后，进行故障预警和诊断，实现闭环反馈调控，形成阀门执行机构性能测试闭环智能调控框架。上述方法基于数据采集模块、边缘计算模块、智能决策模块、预警诊断模块实现。本发明能够提高阀门执行机构故障预警和诊断能力，同时能够根据阀门执行机构生成的最优策略实时调整测试规程，从而实现自适应测试。

本发明授权一种基于人工智能的阀门执行机构性能测试智能调控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的阀门执行机构性能测试智能调控方法，其特征在于，所述的阀门执行机构性能测试智能调控方法包活以下步骤： 第一步，采集阀门执行机构测试过程中的多源时序数据； 具体为： 步骤1.1，采集阀门执行机构测试过程中的输入信号，包括控制指令电压、控制指令电流，其中，表示时间步； 步骤1.2，采集阀门执行机构测试过程中的输出反馈，包括阀位反馈、电机扭矩、振动频谱，其中，表示频率； 步骤1.3，采集阀门执行机构测试过程中的实时环境参数，包括介质压力、环境温度； 第二步，基于第一步得到的多源时序数据，构造长短期记忆网络LSTM模型，获得输出预测集、退化率集，进而预测阀门执行机构性能指标退化； 具体为： 步骤2.1，基于第一步得到的多源时序数据，将过去个时间步的时序数据输入到长短期记忆网络LSTM模型中，使用滑动窗口构造训练样本； 步骤2.2，将训练样本通过遗忘门、输入门、输出门三种门控单元所构成的门控机制进行状态更新，预测未来个时间步的性能指标，实现长短期记忆网络LSTM模型的训练； 步骤2.3，输出训练模型，获得时刻的输出预测集，包括预测响应时间、预测超调量、预测死区，共计三个关键性能指标；同时，通过得到退化率集，预测性能指标退化趋势，具体如下： 1； 2； 3； 4； 5； 其中，为预测步长，为响应时间退化率，为超调量退化率，为死区退化率，均为对应指标的初始标定值； 第三步，进行强化学习RL的测试参数动态优化；基于第二步获得的输出预测集进行马尔科夫决策，并利用强化学习RL求解最优策略，同时进行函数更新； 第四步，故障预警和诊断； 第五步，闭环反馈调控；起始于标准阶跃测试的启动，并基于第一步采集的多源时序数据、第二步构建长短期记忆网络LSTM模型预测的性能指标退化、第三步利用强化学习RL进行的测试参数动态优化及第四步的故障预警和诊断，形成阀门执行机构性能测试闭环智能调控框架。

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