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龙图腾网获悉南通弘铭机械科技有限公司申请的专利一种融合长短期记忆网络的设备温度调节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：CN120949858B 。

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：202511479928.7，技术领域涉及：G05D23/20；该发明授权一种融合长短期记忆网络的设备温度调节方法是由王晓锋设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合长短期记忆网络的设备温度调节方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合长短期记忆网络的设备温度调节方法，具体涉及温度控制技术领域，包括：通过热仿真确定传感器部署位置，采集多源异构数据，结合温度与负载电流变化率动态调整采样频率，经数据预处理后构建注意力机制增强的LSTM预测模型，按设备热响应特性划分时序样本数据集，训练并通过早停机制优化得到最优模型；再基于最优模型实现预测反馈双闭环调控，外环PI控制结合积分分离机制生成基础控制量，内环通过模糊化、推理及解模糊输出修正量，叠加后驱动执行器，同步触发安全连锁；再构建增量数据缓冲池筛选有效样本，采用分层微调策略自适应更新模型参数；显著提升温度调控精度与长期自适应能力，降低设备超温风险。

本发明授权一种融合长短期记忆网络的设备温度调节方法在权利要求书中公布了：1.一种融合长短期记忆网络的设备温度调节方法，其特征在于，包括： S1：多源异构温度数据采集与自适应预处理：通过热仿真建模确定传感器部署位置，同步采集温度数据构建温度数据向量；通过采集设备的负载电流，计算得到温度变化率与负载电流变化率，并基于温度变化率与负载电流变化率动态调整采样频率，对采集数据进行数据清洗与标准化； S2：注意力机制增强的LSTM预测模型构建与训练：按设备热响应特性设定输入窗口长度与预测步长，并基于构建的温度数据向量构建时序样本数据集，并按时序划分为训练集、验证集、测试集；再采用注意力与LSTM融合架构进行网络结构设计，并进行模型训练与优化，保留最优模型； 所述网络结构设计，包括： 采用编码、注意力、解码融合架构，其中编码层由第一层LSTM网络构成，用于对构建的时序样本数据集中的输入序列进行特征提取，输出包含时序关联信息的隐状态序列；其中第一层LSTM网络包括：输入门、遗忘门、细胞状态更新、输出门与隐状态； 在编码层与解码层之间设置注意力机制层，该注意力机制层以编码层输出的隐状态序列为输入，通过计算各时间步隐状态的权重分布，分析对预测结果影响显著的关键时间步特征，输出加权融合后的关键时序特征向量； 解码层由第二层LSTM网络构成，接收注意力机制层输出的关键时序特征向量，并结合初始隐状态进行序列解码，生成高维隐状态； 网络输出层采用全连接结构，通过激活函数引入非线性，降维提取关键预测特征，再输出标准化的预测温度，通过逆标准化将标准化预测值转换为实际温度，输出层的参数维度与预测步长相适配； S3：预测与反馈双闭环自适应调控：基于训练与优化后的最优模型进行实时预测与偏差计算；再通过外环PI控制以动态偏差为输入，结合积分分离机制生成基础控制量并限幅；内环模糊修正以静态偏差及其变化率为输入，经模糊化、推理、解模糊输出修正量，叠加基础控制量得到最终控制量；基于最终控制量，进行控制执行与安全联锁； S4、基于在线学习的模型自适应更新：基于控制执行后的数据，构建增量数据缓冲池，筛选有效样本并按先进先出规则动态更新；采用分层微调策略，自适应更新模型参数；并设置更新触发与评估机制。

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