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龙图腾网获悉四川航天电液控制有限公司申请的专利一种工作面智能切割控制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：CN121092967B 。

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：202511631336.2，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种工作面智能切割控制方法及系统是由苟太平;窦涛;王国宏;伏淇;易斌;赵天祥;黄宇新设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工作面智能切割控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种工作面智能切割控制方法及系统，涉及智能控制技术领域。该方法包括以下步骤获取支护装备、切割主机及输送设备的多源传感器历史数据；生成多源融合数据训练集；基于深度学习模型构建工作面智能切割参数预测模型，并基于多源融合数据训练集对工作面智能切割参数预测模型进行训练；生成多源融合数据；将多源融合数据输入至训练后的工作面智能切割参数预测模型以获取预测切割参数，并基于预测切割参数生成切割控制指令，并构建置信度评估机制，对预测切割参数的可靠性进行量化评估，并基于量化评估结果决策是否执行切割控制指令。本发明实现了地下开采切割过程的智能化、自适应控制，显著提升了作业效率、设备稳定性与系统安全性。

本发明授权一种工作面智能切割控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种工作面智能切割控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取支护装备、切割主机及输送设备的多源传感器历史数据； 对多源传感器历史数据进行时间戳对齐、数据清洗、特征提取及数据标准化处理，生成多源融合数据训练集；特征提取包括计算支护装备的动作频率、支护装备的平均动作时长、支护装备的动作类型占比、切割主机的速度变化率、切割主机的负载电流平均值、切割主机的左右滚筒高度差的变化率、输送设备的速度变化率、输送设备的电流平均值与输送设备的频率变化率； 基于深度学习模型构建工作面智能切割参数预测模型，并基于多源融合数据训练集对工作面智能切割参数预测模型进行训练；工作面智能切割参数预测模型包括依次连接的多尺度特征提取层、设备协同注意力融合层、时序编码层、全局注意力决策层和全连接层；多尺度特征提取层包括三个独立的多尺度卷积分支，分别并行处理支护装备、切割主机及输送设备的数据；每个多尺度卷积分支包含多个不同卷积核尺寸的卷积通道，用于通过卷积操作同时捕获不同时间窗口下的设备运行模式以分别获取支护装备、切割主机及输送设备的多尺度特征，并通过自适应加权操作分别对支护装备、切割主机及输送设备的多尺度特征进行融合，以分别获取支护装备、切割主机及输送设备的多尺度融合特征；设备协同注意力融合层用于根据支护装备、切割主机及输送设备的多尺度融合特征，通过计算支护装备、切割主机和输送设备之间的交互注意力权重，以生成最终的融合协同信息增强特征；时序编码层用于通过双向长短期记忆网络对最终的融合协同信息增强特征进行时序建模，以获取所有时间步的双向隐藏状态特征；全局注意力决策层用于从所有时间步的双向隐藏状态特征中提取与当前切割决策相关的时序信息，以获取全局加权上下文向量；全连接层用于将全局加权上下文向量映射为预测切割参数； 采集支护装备、切割主机及输送设备的多源传感器实时数据，对多源传感器实时数据进行时间戳对齐、数据清洗、特征提取及数据标准化处理，生成多源融合数据； 将多源融合数据输入至训练后的工作面智能切割参数预测模型以获取预测切割参数，并基于预测切割参数生成切割控制指令，并构建置信度评估机制，对预测切割参数的可靠性进行量化评估，并基于量化评估结果决策是否执行切割控制指令。

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