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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于RVAE的三元正极材料制备过程监测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：CN115796037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211533966.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于RVAE的三元正极材料制备过程监测方法及系统是由陈宁;谢沐言;阳春华;桂卫华;陈嘉瑶;陈志文;蒋露设计研发完成，并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于RVAE的三元正极材料制备过程监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于RVAE的三元正极材料制备过程监测方法及系统，通过构建基于变分自编码器的烧结过程非线性动态系统模型；对构建的烧结过程非线性动态系统模型中不同时刻样本赋予不同权重，推导烧结过程非线性动态系统模型的损失函数，并通过反向误差传播训练模型参数；根据基于循环变分自编码器的非线性动态系统模型，定义烧结过程非线性动态系统模型的统计量，并通过核密度估计得到烧结过程非线性动态系统模型的控制阈值；收集在线数据作为非线性动态系统模型的测试集，在线计算监测统计量与控制限对比，判断故障是否发生。本发明能够显著改善故障检测率和误报率，为烧结过程平稳运行提供有力保障。

本发明授权基于RVAE的三元正极材料制备过程监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于RVAE的三元正极材料制备过程监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建基于变分自编码器的烧结过程非线性动态系统模型； 通过循环神经网络建立隐变量之间的自回归方程，并引入加权移动平均法对构建的所述烧结过程非线性动态系统模型中不同时刻样本赋予不同权重，推导所述烧结过程非线性动态系统模型的损失函数，并通过反向误差传播训练模型参数； 根据基于循环变分自编码器的非线性动态系统模型，定义所述烧结过程非线性动态系统模型的统计量，并通过核密度估计得到所述烧结过程非线性动态系统模型的控制阈值； 收集在线数据作为所述非线性动态系统模型的测试集，并进行标准化处理； 基于构建的所述烧结过程非线性动态系统模型对所述测试集进行检测，计算测试样本的统计量，将计算出的所述统计量与预设的监测控制限进行比较来判断故障是否发生，并输出检测结果； 所述构建基于变分自编码器的烧结过程非线性动态系统模型的步骤包括： 将收集的历史数据作为模型训练集，对所述模型训练集中的每个标本进行标准化处理； 基于变分自编码器的非线性框架，联合循环神经网络构建隐变量的自回归方程，得到基于循环变分自编码器的烧结过程非线性动态系统模型； 所述基于变分自编码器的非线性框架，联合循环神经网络构建隐变量的自回归方程，得到基于循环变分自编码器的烧结过程非线性动态系统模型的步骤中，得到的所述烧结过程非线性动态系统模型的数学结构为： 其中，为第1个时刻的隐变量，和为第1个时刻由推理网络计算得到的均值和方差；为第个时刻的隐变量；和分别为第个时刻重构的过程变量和质量变量；和为第个时刻由推理网络计算得到的均值和方差；是重参数因子，服从标准高斯分布；为第个时刻过渡矩阵；表示过程的时滞系数；为包含过去个时间长度隐变量的状态增量；、和为神经网络逼近的非线性函数。

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