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龙图腾网获悉山东亿和橡胶输送带有限公司申请的专利一种基于多传感器协同的卷取辊安全状态预测控制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：CN121028530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511140085.8，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于多传感器协同的卷取辊安全状态预测控制方法是由沈玉海;吴红洲;李强;杨刚;焦清伟设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感器协同的卷取辊安全状态预测控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工业控制技术领域，具体为一种基于多传感器协同的卷取辊安全状态预测控制方法。该方法通过部署在卷取辊上的多传感器实时采集多模态数据，并与数字孪生模型数据融合以生成状态特征向量；再利用状态预测模型解算出未来的预测状态值及不确定性；进而，模型预测控制器综合实际状态、预测状态与不确定性，在线优化生成最优控制序列，该序列由可编程逻辑控制器接收并执行，对卷取辊的控制参数进行闭环调整。同时，系统实时计算运行异常概率并进行超限报警。本发明将预测、控制与监控深度融合，实现了对设备故障的主动预防，显著提升了程序控制系统的智能化水平、运行安全性与生产效率。

本发明授权一种基于多传感器协同的卷取辊安全状态预测控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器协同的卷取辊安全状态预测控制方法，其特征在于，包括： 通过部署在卷取辊及输送带上的多传感器，实时采集多模态数据； 对多模态数据进行预处理，并融合预处理数据与预设的卷取辊数字孪生模型数据，以生成表征所述卷取辊当前状态的特征向量； 基于卷取辊的几何参数、材料属性与运行条件，构建数字孪生模型； 使用时域与频域分析方法对预处理数据进行特征提取，得到第一特征； 将实时的作业参数数据输入至数字孪生模型，输出同一工况下的虚拟传感器数据，并对其进行特征提取，得到第二特征； 将第一特征与第二特征进行比较，得到残差特征；将第一特征、第二特征与残差特征进行拼接，得到表征卷取辊当前状态的特征向量； 基于特征向量，结合预先建立的状态预测模型以及物理约束条件，对卷取辊的当前状态进行分析，得到其预测状态值及状态不确定性分布； 将特征向量输入至预训练的长短期记忆网络模型，得到预测状态值； 将特征向量输入至预训练的物理信息神经网络模型，输出卷取辊在不同状态类别下的概率向量； 利用香农熵计算公式对最高状态概率进行计算，得到状态熵，用于表征状态不确定性分布； 根据当前实际状态值、预测状态值和状态不确定性分布，应用模型预测控制器，在线优化卷取辊的控制序列，生成最优控制序列； 通过可编程逻辑控制器接收并执行所述最优控制序列,对控制参数进行闭环调整； 构建模型预测控制器的成本函数，其优化目标为：最小化预测状态值与当前实际状态值的偏差、降低状态不确定性以及抑制控制量的剧烈变化； 使用非线性规划算法求解优化问题，得到未来一段时间内的控制序列； 在每个控制周期，将控制序列的首个指令下发给所述可编程逻辑控制器，并利用新的测量数据进行滚动优化，生成最优控制序列； 通过监控与报警模块实时计算卷取辊的运行异常概率，并在超过预设安全阈值时，触发报警以提示操作人员干预。

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