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龙图腾网获悉龙门实验室申请的专利多维度工艺数据协同仿真控制方法、系统及存储介质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：CN120781586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511293668.4，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权多维度工艺数据协同仿真控制方法、系统及存储介质是由陈冲;魏世忠;张铮;毛丰;师洪强;张博;于保宁;于华;林乙丑;张冀设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本多维度工艺数据协同仿真控制方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及制造过程控制技术领域，公开了多维度工艺数据协同仿真控制方法、系统及存储介质。该方法首先采集制造产线中多个工艺设备的多维工艺参数集合，进行跨维度特征提取，生成包含时间序列特征、空间分布特征及能量消耗特征的综合特征矩阵；再根据综合特征矩阵中不同维度的特征关联性，构建工艺参数动态耦合模型，对工艺设备间的交互作用进行协同仿真，输出工艺状态演化序列；接着提取序列中的异常波动特征，生成工艺参数调整指令集合；最后根据调整指令集合与实时工艺反馈数据，动态修正模型仿真参数，生成优化后的工艺控制策略并执行。该方法实现了多维度工艺参数的协同分析与动态控制，提升了工艺控制的精准性与适应性。

本发明授权多维度工艺数据协同仿真控制方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多维度工艺数据协同仿真控制方法，其特征在于，包括： 采集制造产线中多个工艺设备的多维工艺参数集合，对所述多维工艺参数集合进行跨维度特征提取，生成包含时间序列特征、空间分布特征及能量消耗特征的综合特征矩阵，包括： 对所述多维工艺参数集合中的温度参数、压力参数及流速参数进行时空对齐处理，得到同步化工艺数据流；计算所述同步化工艺数据流中相邻采样点的参数梯度变化量，根据所述参数梯度变化量的分布范围确定动态密度参数；所述动态密度参数的取值与参数梯度变化量的分布密集程度相关，当较多的参数梯度变化量集中在某一数值范围内时，动态密度参数会相应增大，反之则减小；所述动态密度参数动态反映工艺参数变化的密集程度，为识别关键数据区间提供依据；当所述动态密度参数超过预设密度阈值时，识别所述同步化工艺数据流中的高密度区间，提取所述高密度区间内的热力学特征向量；融合所述热力学特征向量与能量消耗特征的能量频谱数据，生成所述综合特征矩阵； 根据所述综合特征矩阵中不同维度的特征关联性，构建工艺参数动态耦合模型，通过所述工艺参数动态耦合模型对工艺设备间的交互作用进行协同仿真，输出工艺状态演化序列； 提取所述工艺状态演化序列中的异常波动特征，结合预设的工艺稳定性阈值，生成工艺参数调整指令集合； 根据所述工艺参数调整指令集合与实时采集的工艺反馈数据，动态修正所述工艺参数动态耦合模型的仿真参数，生成优化后的工艺控制策略并执行； 所述计算所述同步化工艺数据流中相邻采样点的参数梯度变化量包括： 获取相邻采样点的温度参数差值绝对值、压力参数差值绝对值及流速参数差值绝对值； 根据所述温度参数差值绝对值与温度动态阈值的比例系数、所述压力参数差值绝对值与压力动态阈值的比例系数，计算热力学波动指标； 根据所述流速参数差值绝对值与流速基准值的偏移量，结合所述热力学波动指标，生成参数梯度变化量集合； 所述识别所述同步化工艺数据流中的高密度区间包括： 对所述同步化工艺数据流进行频域分解，提取低频振动分量和高频噪声分量； 根据所述低频振动分量的幅值稳定性与高频噪声分量的能量衰减率，计算频域特征向量； 当所述频域特征向量满足预设频域条件时，将所述频域特征向量对应的数据区间标记为高密度区间； 所述提取所述工艺状态演化序列中的异常波动特征包括： 对所述工艺状态演化序列进行多尺度分解，得到长期趋势分量和短期波动分量； 计算所述短期波动分量与工艺稳定性阈值的偏离度，当所述偏离度超过预设偏离阈值时，标记异常时间戳； 关联所述异常时间戳对应的设备传感器数据与工艺控制日志，生成异常波动特征向量。

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