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龙图腾网获悉中电凯杰科技有限公司申请的专利基于深度学习的多温区焊接温度智能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：CN121386969B 。

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：202511986654.0，技术领域涉及：G05D23/20；该发明授权基于深度学习的多温区焊接温度智能控制方法及系统是由陈澜芬;汤庆;付芦静;侯健伟;谭阳;蒋兴北;胡亮华;易潇雨设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的多温区焊接温度智能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的多温区焊接温度智能控制方法及系统，涉及焊接温度控制技术领域，包括：获取多温区实时温度数据进行特征提取和时序分析，进行温度变化预测并划分控制层级，计算温度偏差值生成初始控制参数，通过自适应权重算法迭代优化参数组，对历史温度数据进行滑动窗口分析，基于比例积分控制和模糊规则进行温度补偿。

本发明授权基于深度学习的多温区焊接温度智能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的多温区焊接温度智能控制方法，其特征在于，包括： 获取电路板焊接生产线中多温区焊接设备各温区的实时温度数据并进行特征提取和时序分析，得到温度变化预测结果； 基于所述温度变化预测结果将各温区划分为多个控制层级，计算每个控制层级的温度偏差值并生成初始权重系数，并通过最小二乘法对温度梯度变化数据进行拟合，迭代计算得到温度补偿系数以及每个温区的初始控制参数，包括： 基于所述温度变化预测结果，计算电路板不同温区之间的温度耦合程度以及元器件热容量差异并将各温区划分多个控制层级，对每个控制层级，计算预先设置的目标温度值与预先获取的实时温度值的差值得到温度偏差值，基于所述温度偏差值计算得到初始权重系数； 基于预先获取的温度变化趋势矩阵计算温度梯度变化数据，通过最小二乘法对所述温度偏差值和每个温区的温度梯度变化数据进行拟合，得到拟合结果并结合预先获取的上一次迭代的温度补偿系数计算得到当前迭代对应的温度补偿系数； 将初始权重系数、温度偏差值和温度补偿系数组合为输入向量并输入预先设置的自适应模糊神经网络，结合高斯隶属度函数进行模糊化处理得到隶属度参数； 对所述隶属度参数进行小波变换得到多尺度特征系数，基于所述多尺度特征系数构建层次分析决策树并递归计算得到不同尺度下的局部极值点，确定所述局部极值点的隶属度子集，计算所述隶属度子集的互条件信息并进行降维重构，融合重构后的隶属度子集得到优化隶属度参数； 根据优化隶属度参数和预设的温度控制性能评价函数建立模糊规则库，通过Apriori算法挖掘所述模糊规则库中的频繁项集并计算不同模糊规则之间的支持度，基于所述支持度构建关联矩阵并进行奇异值分解构建规则激活序列，基于规则激活序列对所述模糊规则库进行封层，结合局部线性函数处理所述优化隶属度参数得到规则输出值并求解得到优化中间参数； 当所述温度偏差值超过预设偏差阈值时，基于所述优化中间参数结合指数滑动平均计算得到补偿控制参数并作为初始控制参数输出； 根据所述初始控制参数确定量化指标，结合自适应权重算法计算量化指标的影响因子以及所述初始控制参数的综合评估分数，基于综合评估分数对所述初始控制参数进行迭代优化得到优化温区控制参数组； 基于优化温区控制参数组对历史温度数据进行滑动窗口分析，计算温度变化率和温度波动标准差，当温度变化率超过预设阈值或温度波动标准差大于允许范围时，基于比例积分控制算法计算温度补偿值并结合模糊控制规则确定加热功率调节量，生成温度补偿控制参数； 基于优化温区控制参数组和温度补偿控制参数生成温度控制指令并执行。

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