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龙图腾网获悉中铁科学研究院集团有限公司申请的专利基于高寒区复杂扰动场景的多算法融合植生土壤温控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：CN121657791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610167852.2，技术领域涉及：G05D23/30；该发明授权基于高寒区复杂扰动场景的多算法融合植生土壤温控方法是由吴坤;张兴;何宇;张俊云;喻君保;张森崇;唐爽;杨瑾设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高寒区复杂扰动场景的多算法融合植生土壤温控方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于高寒区复杂扰动场景的多算法融合植生土壤温控方法，属于智能温控技术领域，方法包括：S1：采集多源环境数据，获取土壤适宜性参数；S2：对目标区域坡面进行预处理后，部署智能温控核心组件；S3：基于多源环境数据和土壤适宜性参数，确定核心温控指标基准值及动态调整区间；S4：构建融合算法模型，并设计算法深度交互融合机制；S5：对融合算法模型进行训练，优化算法参数，再通过整体测试调整算法交互参数，完成模型优化；S6：基于优化后的融合算法模型，进行温控调控。本发明解决了高寒区植生土壤温控过程中，因多源扰动、预测不足、响应滞后、参数固化导致的温控精度低、稳定性差、能耗偏高的问题。

本发明授权基于高寒区复杂扰动场景的多算法融合植生土壤温控方法在权利要求书中公布了：1.基于高寒区复杂扰动场景的多算法融合植生土壤温控方法，其特征在于，包括： S1：通过分布式传感器阵列采集高寒区目标区域的多源环境数据，同时收集历史气象数据并开展土壤样本检测，获取土壤适宜性参数； S2：对目标区域坡面进行预处理后，部署智能温控核心组件，所述智能温控核心组件包括光热转化单元、相变储能单元、分布式传感器阵列、自适应灌溉系统和地热补偿装置； S3：基于多源环境数据和土壤适宜性参数，确定核心温控指标基准值及动态调整区间； S4：构建包含分数阶协同扰动观测器、高斯过程回归-模糊认知图、双曲正切-柯西变异粒子群优化算法、改进型李雅普诺夫自适应滑模控制算法的融合算法模型，并设计算法深度交互融合机制； S5：对融合算法模型进行训练，优化算法参数，再通过整体测试调整算法交互参数，完成模型优化； S6：启动分布式传感器阵列持续采集实时数据，基于核心温控指标基准值及动态调整区间确定当前目标温度，基于优化后的融合算法模型，通过分数阶协同扰动观测器捕捉多源动态扰动，利用高斯过程回归-模糊认知图进行短期温度预测，以当前目标温度、温度预测值和扰动估计值为输入，通过双曲正切-柯西变异粒子群优化算法求解相变储能单元的最优释热速率和地热补偿装置的最优输出功率，基于改进型李雅普诺夫自适应滑模控制算法生成控制指令，驱动智能温控核心组件执行温控操作：光热转化单元吸收紫外线并转化为红外热辐射，为相变储能单元储热提供能量；相变储能单元根据最优释热速率，通过温控阀门调节释热强度，实现日间储热、夜间释热；地热补偿装置根据最优输出功率，通过脉冲宽度调制信号控制碳纤维发热线的供电状态，启动或停止加热，同时调节加热功率； S4中分数阶协同扰动观测器采用分数阶微积分理论构建，利用分数阶微分算子的记忆特性，追溯扰动历史变化趋势，实现对冻融循环、紫外线辐射、阵风多源动态耦合扰动的全面捕捉，输出的扰动估计值为双曲正切-柯西变异粒子群优化算法约束参数搜索范围、改进型李雅普诺夫自适应滑模控制算法调整控制增益提供数据支撑； S4中高斯过程回归-模糊认知图通过融合高斯过程回归的概率预测特性与模糊认知图的因果推理能力，构建包含实时温度、冻融循环次数、紫外线强度、扰动估计值的节点体系，通过动态调整节点间因果关系强度，实现土壤温度的短期精准预测，为基于核心温控指标基准值及动态调整区间确定的当前目标温度提供前瞻性适配依据，辅助优化相变储能单元与地热补偿装置的调控时机； S4中双曲正切-柯西变异粒子群优化算法通过双曲正切函数动态调整惯性权重，平衡算法的全局搜索与局部搜索能力，同时引入柯西变异机制对粒子位置进行扰动，避免算法陷入局部最优，以当前目标温度与实时温度的偏差、系统能耗为优化目标，求解适配核心温控指标要求的相变储能单元最优释热速率和地热补偿装置最优输出功率； S4中改进型李雅普诺夫自适应滑模控制算法设计非线性滑模面，引入自适应律动态调整控制增益，抵消扰动观测误差和模型不确定性的影响，同时融入温度预测值作为前馈补偿项，采用饱和函数抑制抖振，确保生成的控制指令能精准驱动相变储能单元的温控阀门和地热补偿装置的碳纤维发热线，将土壤温度稳定在核心温控指标规定的目标区间内； S4中算法深度交互融合机制具体为：分数阶协同扰动观测器的扰动估计值分别输入双曲正切-柯西变异粒子群优化算法和改进型李雅普诺夫自适应滑模控制算法，约束参数搜索范围并调整控制增益；高斯过程回归-模糊认知图的温度预测值引导参数优化方向并作为前馈补偿；优化算法输出的最优释热速率和最优输出功率反馈修正预测模型节点关系强度，同时作为控制算法的初始参数缩短收敛时间；控制算法的控制误差反馈调整观测器增益系数，形成适配核心温控指标要求的闭环协同体系。

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