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龙图腾网获悉北京中科长蜂科技有限公司申请的专利一种空气净化设备的智能控制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：CN120313193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510710554.9，技术领域涉及：F24F11/72；该发明授权一种空气净化设备的智能控制方法及系统是由黄智设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空气净化设备的智能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种空气净化设备的智能控制方法及系统。其中，本发明通过获取开放式污染环境中的多维环境数据，包括空气净化设备捕捉的污染物三维空间数据、实时气流速度及浓度分布，生成污染物分布热力图，并将多维数据与热力图联合编码形成污染浓度梯度图谱。同时，采集历史控制策略数据集，与图谱进行跨环境匹配，提取与污染物扩散方向相关联的导流控制特征。基于这些特征与图谱的映射关系，确定动态导流参数集，最终生成空气净化设备的智能控制指令，实现对高浓度区域的定向气流扰动和风量分配优化控制。本申请提供的技术方案能够提升空气净化设备智能控制的效率和精度。

本发明授权一种空气净化设备的智能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种空气净化设备的智能控制方法，其特征在于，包括： 获取开放式污染环境中污染物的多维环境数据，所述多维环境数据包括通过空气净化设备捕捉的所述污染物的三维空间数据、实时气流速度及污染物浓度分布数据； 基于所述三维空间数据生成污染物分布热力图，并将所述多维环境数据与所述污染物分布热力图进行联合编码，生成污染浓度梯度图谱； 同步采集历史污染环境的控制策略数据集，并将所述控制策略数据集与所述污染浓度梯度图谱进行跨环境匹配，提取与所述污染浓度梯度图谱中污染物扩散方向存在空间关联的导流控制特征； 根据所述导流控制特征与所述污染浓度梯度图谱的关联映射关系，确定所述开放式污染环境下的动态导流参数集； 根据所述动态导流参数集生成所述空气净化设备的智能控制指令，所述智能控制指令包括针对所述污染浓度梯度图谱中高浓度区域的定向气流扰动策略及风量分配方案； 其中，所述将所述控制策略数据集与所述污染浓度梯度图谱进行跨环境匹配，提取与所述污染浓度梯度图谱中污染物扩散方向存在空间关联的导流控制特征，包括： 基于所述污染浓度梯度图谱中污染物扩散方向的空间矢量分布，从所述控制策略数据集中筛选与所述空间矢量分布的相似度达到预设阈值的候选控制策略子集； 对所述候选控制策略子集中的导流结构形变角度与风量分配参数进行空间关联性分析，建立所述控制策略数据集中的导流控制参数与所述污染物扩散方向的动态匹配关系； 根据所述动态匹配关系，从所述候选控制策略子集中提取所述污染物扩散方向的空间矢量夹角符合预设条件的导流控制参数组合，并基于所述导流控制参数组合在所述污染浓度梯度图谱中的空间覆盖范围，计算各导流控制参数组合的动态优先级权重值； 根据所述动态优先级权重值对所述导流控制参数组合进行融合重构，生成与所述污染物扩散方向存在空间关联的导流控制特征； 所述将所述多维环境数据与所述污染物分布热力图进行联合编码，生成污染浓度梯度图谱，包括： 根据所述污染物分布热力图中污染物的污染浓度梯度，计算所述污染物的污染粒子迁移方向，并基于所述污染物分布热力图中各空间位置的污染浓度值，确定所述污染粒子迁移方向与所述多维环境数据中实时气流速度的动态关联关系； 根据所述动态关联关系，计算所述污染物在三维空间中受所述实时气流速度影响的扩散路径预测结果，并基于所述扩散路径预测结果与所述污染浓度值的空间分布关系，建立所述污染浓度梯度与所述实时气流速度的实时交互映射关系； 通过所述实时交互映射关系，将所述污染物分布热力图的静态浓度分布与所述实时气流速度进行动态叠加，生成具有时间连续性的污染浓度梯度图谱； 所述根据所述动态关联关系，计算所述污染物在三维空间中受所述实时气流速度影响的扩散路径预测结果，包括： 根据所述动态关联关系，将污染粒子迁移方向的空间矢量与所述实时气流速度的矢量进行三维空间叠加，生成所述污染物的初始扩散路径预测矢量集； 基于污染物分布热力图中各空间位置的污染浓度值，对所述初始扩散路径预测矢量集中各矢量的方向进行浓度梯度修正，得到扩散路径预测结果。

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