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龙图腾网获悉广州应用科技学院申请的专利深度学习的水产热泵故障预测与自适应温控系统及其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：CN120868666B 。

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：202510966113.5，技术领域涉及：F25B49/02；该发明授权深度学习的水产热泵故障预测与自适应温控系统及其方法是由陈江燕;张浩;陈楚欣;纪蔓琪设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度学习的水产热泵故障预测与自适应温控系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明涉及水产养殖技术领域，具体涉及深度学习的水产热泵故障预测与自适应温控系统及其方法，系统包括数据采集、特征提取、智能分析、决策控制和执行交互模块，数据采集模块收集热泵系统的温度、压力、流量和功率参数，特征提取模块从这些参数中提取时域、频域、时频和热力学特征。智能分析模块包含故障预测子模块，能效优化子模块和温控策略子模块，用于预测故障、能效指标，并生成温差动态设定值，决策控制模块根据故障预测结果和温差设定值生成控制策略，执行交互模块接收控制策略并控制热泵系统，该系统将水温控制精度提升至±0.5℃，远优于传统系统的±2.1℃，满足高价值水产品种的养殖需求。

本发明授权深度学习的水产热泵故障预测与自适应温控系统及其方法在权利要求书中公布了：1.深度学习的水产热泵故障预测与自适应温控系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于采集热泵系统的温度参数、压力参数、流量参数和功率参数； 特征提取模块，与所述数据采集模块通信连接，用于接收所述数据采集模块采集的参数，并提取时域特征、频域特征、时频特征和热力学特征； 智能分析模块，与所述特征提取模块通信连接，用于接收所述特征提取模块提取的特征，所述智能分析模块包括： 故障预测子模块，用于基于所述特征建立多尺度卷积－长短期记忆混合网络模型，预测热泵系统的故障类型和故障发展趋势； 能效优化子模块，用于基于所述特征构建双隐层深度神经网络模型，预测热泵系统在不同工况下的能效指标； 温控策略子模块，用于基于所述能效指标生成温差动态设定值； 决策控制模块，与所述智能分析模块通信连接，用于接收所述故障预测子模块的故障预测结果和所述温控策略子模块的温差动态设定值，生成控制策略，所述决策控制模块包括： 功率梯度计算单元，用于计算热泵系统总功率对温差的变化率； 温差设定单元，用于基于所述功率梯度确定最优温差设定值； 模糊控制单元，用于基于温差偏差、偏差变化率和系统惯量估计值，动态调整PID控制参数； 执行交互模块，与所述决策控制模块通信连接，用于接收所述决策控制模块生成的控制策略，并控制热泵系统的执行机构； 所述双隐层深度神经网络模型的输入特征包括： 四维核心特征向量，包括热源侧进口温度、热源侧出口温度、用户侧入口温度和用户侧流量； 环境影响因子，包括环境温度、湿度和水体温度； 系统状态特征，包括压缩机负荷率、过热度和过冷度； 时序关联特征，包括过去10分钟、30分钟和1小时的历史数据点； 所述功率梯度计算单元具体用于： 采集系统总功率数据，采样频率为5秒次； 计算30秒滑动窗口内的功率对温差的变化率； 根据梯度大小动态调整搜索步长，当梯度绝对值大于0.5kW°C时采用1.0°C步长，当梯度绝对值介于0.1-0.5kW°C之间时采用0.5°C步长，当梯度绝对值小于0.1kW°C时采用0.2°C步长。

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