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龙图腾网获悉上海赋誉实验室设备有限公司申请的专利基于AI的实验台底柜智能载荷预测与形变风险预警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：CN121093802B 。

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：202511639696.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于AI的实验台底柜智能载荷预测与形变风险预警系统是由宋晴磊设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的实验台底柜智能载荷预测与形变风险预警系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于AI的实验台底柜智能载荷预测与形变风险预警系统，属于AI预警技术领域，包括：智能布局模块，用于基于实验台底柜的有限元力学模型以及根据历史载荷分布的聚类结果动态调整初始布局；预处理模块，用于结合实验台底柜的结构力学模型与粒子群优化算法自适应调整不同数据源的权重系数，输出多源融合标准化数据集；模型训练模块，用于基于数据集进行模型训练；预测及预警模块，用于输出未来预设时长内的底柜形变预测值，动态调整分级预警阈值，并进行对比触发相应预警，且确定形变发展趋势并输出。确保形变预测的高精度，有效减少因底柜形变导致的实验设备损坏或实验中断，为实验室安全运行提供有力支撑。

本发明授权基于AI的实验台底柜智能载荷预测与形变风险预警系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的实验台底柜智能载荷预测与形变风险预警系统，其特征在于，包括： 智能布局模块，用于基于实验台底柜的有限元力学模型以及根据历史载荷分布的聚类结果动态调整初始布局，采集所述实验台底柜的实时参数，其中，所述实时参数包括：环境参数以及带位置标签的载荷参数、形变参数及设备力学作用参数； 预处理模块，用于对所述实验台底柜下带位置标签的历史检测数据、模拟工况数据、实际使用数据以及实时参数进行加权融合，且结合实验台底柜的结构力学模型与粒子群优化算法自适应调整不同数据源的权重系数，并进行预处理输出多源融合标准化数据集； 模型训练模块，用于构建融入结构力学先验的带注意力机制CNN-LSTM融合模型，并基于所述多源融合标准化数据集进行模型训练； 预测及预警模块，用于将预处理后的实时参数输入到训练好的模型中输出未来预设时长内的带位置标签的底柜形变预测值，同时，对所述实验台底柜的各监测位置的使用时长、维护记录及结构力学参数进行标准化处理，动态调整分级预警阈值，并与带位置标签的底柜形变预测值进行对比触发相应预警，且基于所述结构力学模型确定所述实验台底柜基于带位置标签的底柜形变预测值的形变发展趋势并输出； 其中，所述CNN-LSTM融合模型，包括： 输入层，用于接收基于所述多源融合标准化数据集的带位置标签的多源融合标准化特征向量； 注意力层，用于基于实验台底柜的带位置标签的力学特征重要度矩阵，对所述多源融合标准化特征向量的各维度特征进行注意力权重分配； CNN子层，包含2个卷积层与1个池化层，用于通过卷积运算提取带位置标签的载荷分布、结构应力与形变的空间特征，其中，为卷积运算；、为卷积核；、为偏置项；为激活函数；为池化操作；为输入特征； 特征融合层，用于对CNN子层输出的带位置标签的空间特征、注意力层输出的加权特征及基于结构力学模型计算的带位置标签的理论形变特征进行多模态融合； LSTM子层，包含2个隐藏层，用于捕捉带位置标签的载荷-形变关系的时序依赖、设备力学作用变化的长期影响及力学参数衰减的动态规律； 输出层，用于输出未来预设时长内的带位置标签的底柜形变预测值。

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