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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利一种相变流体定量输送系统状态预测方法和装置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：CN121257411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511811577.5，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种相变流体定量输送系统状态预测方法和装置是由张国威;李国占;张洪军;赵晓东设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种相变流体定量输送系统状态预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及工业自动化与物联网技术领域，尤其涉及一种相变流体定量输送系统状态预测方法和装置，该方法包括：构建实际物理系统仿真模型，对不同工况条件下的作业模式进行系统仿真，并结合历史运行数据，获取训练样本；基于训练样本，训练深度学习预测模型；实时获取相变流体定量输送系统的实际运行数据，并将所述实际运行数据输入至所述深度学习预测模型，以生成所述系统的预测状态数据；监测所述实际运行数据与所述预测状态数据的偏差，当所述偏差超过预设偏差阈值时，触发故障警报和切换系统控制模式。本发明通过构建高保真度的数字孪生预测模型，能够对系统关键状态参数进行精确的在线预测，解决了传统控制方法响应滞后、精度不足的技术问题。

本发明授权一种相变流体定量输送系统状态预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种相变流体定量输送系统状态预测方法，其特征在于，包括： 步骤一，基于实际物理系统，构建系统仿真模型，对不同工况条件下的作业模式进行系统仿真，并结合历史运行数据，获取训练样本； 在步骤一中，对相变流体输送系统的所有核心组件进行建模与参数化，所述核心组件包括依次连接的储罐、电加热器、第一电磁阀、汽化器、过热器、第二电磁阀，以及连接上述组件的管路系统；采用拉丁超立方采样方法生成不同工况条件下系统仿真模型的输入变量组合； 步骤二，基于深度神经网络和所述训练样本，训练得到深度学习预测模型； 所述深度学习预测模型包括输入层、深度核心模块以及输出层； 所述输入层，用于接收包括储罐压力、第一电磁阀开度以及第二电磁阀开度的三维输入特征； 所述深度核心模块，由至少四个隐藏层堆叠而成； 所述输出层，用于输出包括第一电磁阀压力、第二电磁阀压力、汽化器功率、过热器功率以及系统总出口流量的五维输出状态参数； 步骤三，实时获取相变流体定量输送系统的实际运行数据，并将所述实际运行数据输入至所述深度学习预测模型，以生成所述系统的预测状态数据； 在步骤三中，所述系统的预测状态数据还基于所述系统中第一电磁阀和第二电磁阀的设备状态，采用状态切换预测模式生成，该预测模式的判断逻辑具体为： 关断模式：当第一电磁阀的开度为零时，所有预测状态参数的输出值置零； 单路模式：当第二电磁阀的开度为零且所述第一电磁阀的开度大于零时，仅预测与所述第一电磁阀关联的压力参数； 全路模式：当所述第一电磁阀与所述第二电磁阀的开度均大于零时，预测所有组件的状态参数； 步骤四，监测所述实际运行数据与所述预测状态数据的偏差，当所述偏差超过预设偏差阈值时，触发故障警报，以及切换系统从自动到手动的控制模式。

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