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龙图腾网获悉苏州耀腾光电有限公司申请的专利基于自适应学习与动态预测的车灯智能温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：CN120812813B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511284622.6，技术领域涉及：H05B47/165；该发明授权基于自适应学习与动态预测的车灯智能温控方法及系统是由傅森;梁朝政设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应学习与动态预测的车灯智能温控方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及基于自适应学习与动态预测的车灯智能温控方法及系统，属于车灯温度控制技术领域，其中方法包括：实时获取车灯温度数据，对所述车灯温度数据进行预处理；根据预处理后的所述车灯温度数据，利用预设的温度预测算法，预测输出未来时段内的车灯温度变化趋势；根据所述车灯温度变化趋势，确定温控时间，并根据所述温控时间执行预设的调控算法，以通过调控车灯的工作电流降低车灯温度，且所述调控算法的启动时间不晚于温控时间；记录调控过程，生成调控结果，根据所述调控结果优化所述温度预测算法和所述调控算法。本申请具有动态调节热管理时间，改善热量堆积、延长车灯使用寿命的效果。

本发明授权基于自适应学习与动态预测的车灯智能温控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应学习与动态预测的车灯智能温控方法，其特征在于，包括： 实时获取车灯温度数据，对所述车灯温度数据进行预处理； 根据预处理后的所述车灯温度数据，利用预设的温度预测算法，预测输出未来时段内的车灯温度变化趋势； 根据所述车灯温度变化趋势，确定温控时间，并根据所述温控时间执行预设的调控算法，以通过调控车灯的工作电流降低车灯温度，且所述调控算法的启动时间不晚于温控时间； 记录调控过程，生成调控结果，根据所述调控结果优化所述温度预测算法和所述调控算法； 所述调控算法至少包括线性算法、阶梯算法、指数式算法；所述线性算法用于在调控工作电流时，使得工作电流随时间线性变化；所述阶梯算法用于在调控工作电流时，使得工作电流呈阶梯式变化；所述指数式算法用于在调控工作电流时，使得工作电流随时间的变化形式呈指数函数形式； 所述执行预设的调控算法，包括： 根据实时获取的车灯温度数据，计算所述温度数据随时间的变化率，得出温度斜率kc； 确定启动时间，并在当前时间达到启动时间时，根据所述温度斜率kc以及预设的第一选择逻辑，选择调控算法，并执行所选择的调控算法；其中，所述启动时间不晚于所述温控时间； 所述第一选择逻辑为： 当|kc|＜k1时，将调控算法切换为线性算法； 当k1≤|kc|≤k2时，将调控算法切换为阶梯算法； 当|kc|＞k2时，将调控算法切换为指数式算法； 所述方法还包括： 获取车灯在历史时期的开灯数据，其中，所述开灯数据至少包括开灯时段和使用场景；根据所述使用场景，将所述开灯时段划分为必要开灯时段和非必要开灯时段； 学习车灯在历史时期时的必要开灯时段的分布，预测得出对应车灯在未来时段内的必要开灯时段分布； 将所述车灯温度变化趋势和必要开灯时段分布进行融合比对，判断是否存在目标必要开灯时段并输出判定结果；所述目标必要开灯时段满足：按照所述车灯温度变化趋势、目标必要开灯时段中存在温度数据超过预设温度阈值的超温时刻点； 所述确定启动时间，并在当前时间达到启动时间时，根据所述温度斜率kc以及预设的第一选择逻辑，选择调控算法，并执行所选择的调控算法，包括： 若存在目标必要开灯时段，则按照预设的第三选择逻辑，计算所述超温时刻点时的温度数据与预设温度阈值的温差，基于所述温差以及预设的第二对应关系表，选择调控算法，以及对应的调控时段；且在当前时间达到调控时段时，利用所选择的调控算法，在所述调控时段内对车灯工作电流进行调控，以使得在所述目标必要开灯时段内、车灯温度数据始终不超过预设温度阈值；其中，计算未来时段内、每一必要开灯时段出现超温情况的风险系数，若风险系数大于预设系数阈值，则将对应必要开灯时段判定为目标必要开灯时段，且将风险系数大于预设系数阈值时的时间作为所述目标必要开灯时段的超温时刻点；确定目标必要开灯时段所对应的风险系数所处的风险等级，确定对应的调控时段和调控算法； 若不存在目标必要开灯时段，则按照预设的第二选择逻辑，从历史时期所存储的调控结果中，确定是否存在与当前温度斜率相似的调控结果，若存在，则选择与当前温度斜率相似的调控结果所对应的调控算法作为当前所选择的调控算法，确定启动时间，并在当前时间达到启动时间时，执行匹配得出的调控算法； 若不存在与当前温度斜率相似的调控结果，则按照所述第一选择逻辑，选择调控算法，确定启动时间，并在当前时间达到启动时间时，执行所选择的调控算法。

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