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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利多源信息驱动的泡沫浮选控制参数动态优化方法和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：CN120821185B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511177426.9，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权多源信息驱动的泡沫浮选控制参数动态优化方法和系统是由张天翔;杜淏;李江昀;王宏;袁立设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本多源信息驱动的泡沫浮选控制参数动态优化方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种多源信息驱动的泡沫浮选控制参数动态优化方法和系统，包括：将RGB图像序列与3D点云序列输入多模态数据融合与数字化表征模块生成多变量数字化表征序列；将多变量数字化表征序列及多源传感器时序序列输入多步时间序列预测模块，生成多变量数字化表征预测序列以及多源传感器预测序列；将多变量数字化表征预测序列与多源传感器预测序列输入设定值实时预测模块，预测输出当前时刻需要进行设定值修改的传感控制单元及具体的修改值；将多源传感器预测序列与当前时刻的传感控制单元设定值的修改值输入PID参数实时预测模块，预测输出当前时刻需要进行设定值修改的传感控制单元应调整的PID参数。本发明可以对泡沫浮选控制参数进行动态优化。

本发明授权多源信息驱动的泡沫浮选控制参数动态优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种多源信息驱动的泡沫浮选控制参数动态优化方法，其特征在于，所述方法包括： S1、采集当前时刻之前一段时间浮选工作区泡沫的RGB图像与对应的3D点云，按时间顺序构建成RGB图像序列与3D点云序列； S2、将所述RGB图像序列与3D点云序列输入多模态数据融合与数字化表征模块中，生成多变量数字化表征序列； S3、将所述多变量数字化表征序列以及浮选过程中涉及的多源传感器时序序列，输入多步时间序列预测模块，生成当前时刻之后一段时间的多变量数字化表征预测序列以及多源传感器预测序列； S4、将所述多变量数字化表征预测序列与多源传感器预测序列输入设定值实时预测模块，预测输出当前时刻需要进行设定值修改的传感控制单元，以及具体的修改值； S5、将所述多源传感器预测序列与当前时刻的传感控制单元设定值的修改值输入PID参数实时预测模块，预测输出当前时刻需要进行设定值修改的传感控制单元应调整的PID参数，实现多源信息驱动的泡沫浮选控制参数动态优化； 所述设定值实时预测模块的处理过程为： 将所述多变量数字化表征预测序列分别输入自注意力层，以提取各自序列对应的关键特征表示，进一步增强特征的表达能力与判别性，然后进行通道拼接，构成用于引导传感控制单元的高维特征，所述高维特征经过门控网络，输出用于调控各个传感控制单元对应的权重参数Wi，所述权重参数Wi将模拟现场操作人员的视觉感知，引导决策需要进行设定值修改的传感控制单元，Wi取值0或1，分别代表对应传感控制单元的开或关，其中开表示对应传感控制单元设定值需要修改，关表示对应传感控制单元指定值不需要修改，对于需要修改的传感控制单元，经由门控决策单元，进行具体的设定值的修改； 所述PID参数实时预测模块，通过融合传感器预测序列与当前时刻的传感控制单元设定值的修改值之间的偏差序列、前后时刻差分以及累计误差信息，预测当前时刻需要进行设定值修改的传感控制单元应调整的PID参数，通过对这些信息的深度学习建模，实现对控制策略的自适应优化与动态调控，提升系统在复杂工况下的稳定性与响应能力，其中，PID参数KP、KI、KD分别对应当前误差、历史累积误差与未来预测误差。

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