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龙图腾网获悉广州杰尔古格食品有限公司;杰尔古格智能科技有限公司申请的专利油炸油循环加热智能温度控制系统及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：CN121326021B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511553793.4，技术领域涉及：G05D23/20；该发明授权油炸油循环加热智能温度控制系统及方法是由谢晨鹏;李浩宇;龚弘阳;杨清喆;王浩哲;李金隆设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本油炸油循环加热智能温度控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及食品工业化加工与智能制技术领域，尤其涉及油炸油循环加热智能温度控制系统及方法，包括传感采集模块采集油温模拟信号和管路油压变化生成多维数据集；预测决策模块生成初步控制指令；协同优化模块采用多目标粒子群优化算法以温度稳定性、能耗最小化及油品保护为优化目标，调节比例式燃烧器加热功率、循环泵电机转速和电动流量控制阀开度；自适应学习模块构建数字孪生模型通过有限元分析仿真油流热力学行为，并采用遗传算法进行全局参数寻优。本发明解决通断式温控策略引起的油温大幅波动问题，实现连续工业化生产中油温的精确稳定控制，提升油炸食品品质一致性和食品安全性。

本发明授权油炸油循环加热智能温度控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.油炸油循环加热智能温度控制系统，其特征在于，包括物理设备装置和控制装置； 所述物理设备装置包括油炸锅、储油罐、连接油炸锅与储油管路的出油管路和回油管路、循环泵、滤油机、加热锅炉、比例式燃烧器、温度传感器阵列、压力传感器、电动流量控制阀、变频器以及电动执行机构； 所述控制装置通过工业总线与所述物理设备装置建立实时通信连接，所述控制装置包括依次进行数据交互的传感采集模块、预测决策模块、协同优化模块以及自适应学习模块； 所述传感采集模块通过所述温度传感器阵列采集油温模拟信号，并通过所述压力传感器监测管路油压变化，将采集的模拟信号转换为数字信号，经过滤波和特征提取生成多维数据集；所述传感采集模块将所述多维数据集传输至所述预测决策模块和所述自适应学习模块； 所述预测决策模块接收所述多维数据集，对所述多维数据集进行降维处理以提取关键特征参数，基于模型预测控制框架与所述关键特征参数进行滚动优化计算，预测油温变化轨迹，采用模糊PID复合控制算法生成初步控制指令；所述预测决策模块将所述初步控制指令传输至所述协同优化模块； 所述协同优化模块接收所述初步控制指令，将所述初步控制指令分解为针对所述比例式燃烧器的功率控制量、针对所述循环泵的转速控制量以及针对所述电动流量控制阀的开度控制量；所述协同优化模块采用脉冲宽度调制与脉冲频率调制混合技术调节所述比例式燃烧器的加热功率，通过矢量控制算法调节所述循环泵的电机转速，基于模糊控制规则调整所述电动流量控制阀的开度；所述协同优化模块引入多目标粒子群优化算法，以温度稳定性、能耗最小化及油品保护为优化目标，计算所述功率控制量、所述转速控制量与所述开度控制量的最佳权重；所述协同优化模块将携带所述最佳权重的控制信号通过所述电动执行机构发送至所述物理设备装置； 所述自适应学习模块从所述传感采集模块接收所述多维数据集，构建系统物理实体的数字孪生模型，通过有限元分析仿真油流热力学行为，并采用系统辨识技术在线更新所述数字孪生模型的参数；所述自适应学习模块实时对比所述多维数据集与所述数字孪生模型的预测结果，利用状态估计算法检测系统异常，基于长短期记忆神经网络建立控制经验库，通过遗传算法进行全局参数寻优；所述自适应学习模块将优化结果反馈至所述预测决策模块用于校正所述模型预测控制框架中的预测模型，并将学习结果反馈至所述协同优化模块用于更新控制策略。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广州杰尔古格食品有限公司;杰尔古格智能科技有限公司，其通讯地址为：510000 广东省广州市天河区华夏路28号1204室(部位 : B)1205室1206室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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