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龍圖騰網(wǎng)獲悉上?；视羁萍及l(fā)展有限公司申請的專利基于多參數(shù)智能分析的洗滌組合物生產(chǎn)調(diào)控方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120353204B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510864668.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05B19/418；該發(fā)明授權(quán)基于多參數(shù)智能分析的洗滌組合物生產(chǎn)調(diào)控方法及系統(tǒng)是由韓立君;張曉玲設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于多參數(shù)智能分析的洗滌組合物生產(chǎn)調(diào)控方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于多參數(shù)智能分析的洗滌組合物生產(chǎn)調(diào)控方法及系統(tǒng)，涉及生產(chǎn)控制技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集工藝參數(shù)形成數(shù)據(jù)流，將數(shù)據(jù)輸入級聯(lián)自編碼深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建動態(tài)關(guān)聯(lián)圖譜，基于圖譜分組參數(shù)并計算協(xié)同變化特征，構(gòu)建分層遞進(jìn)式智能控制器生成優(yōu)化調(diào)控策略，實現(xiàn)自適應(yīng)參數(shù)調(diào)節(jié)與閉環(huán)優(yōu)化控制，解決了傳統(tǒng)調(diào)控方法難以應(yīng)對多參數(shù)協(xié)同變化的問題，提高了生產(chǎn)工藝穩(wěn)定性和產(chǎn)品質(zhì)量一致性。

本發(fā)明授權(quán)基于多參數(shù)智能分析的洗滌組合物生產(chǎn)調(diào)控方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于多參數(shù)智能分析的洗滌組合物生產(chǎn)調(diào)控方法，其特征在于，包括： 采集洗滌組合物生產(chǎn)過程中的工藝參數(shù)，生成工藝參數(shù)時序數(shù)據(jù)流并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)工藝參數(shù)數(shù)據(jù)； 將所述標(biāo)準(zhǔn)工藝參數(shù)數(shù)據(jù)輸入至級聯(lián)自編碼深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，通過多尺度特征提取層對標(biāo)準(zhǔn)工藝參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分層特征提取，結(jié)合殘差連接結(jié)構(gòu)融合不同尺度下的特征信息，通過自注意力機(jī)制對特征進(jìn)行優(yōu)先級排序，得到多維特征表示并構(gòu)建工藝參數(shù)的動態(tài)關(guān)聯(lián)圖譜，包括： 采用對稱的編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)構(gòu)建級聯(lián)自編碼深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，將標(biāo)準(zhǔn)工藝參數(shù)數(shù)據(jù)輸入所述級聯(lián)自編碼深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，通過多個級聯(lián)編碼單元依次執(zhí)行卷積運算、批歸一化處理和激活函數(shù)運算生成編碼特征矩陣； 通過多個不同尺寸的卷積核對所述編碼特征矩陣進(jìn)行特征提取，使用最小尺寸的卷積核提取得到基準(zhǔn)特征矩陣，使用其他尺寸卷積核提取得到時序特征矩陣組； 對所述時序特征矩陣組中的每個時序特征矩陣執(zhí)行特征映射轉(zhuǎn)換得到轉(zhuǎn)換特征矩陣組，將所述轉(zhuǎn)換特征矩陣組中的轉(zhuǎn)換特征矩陣與所述基準(zhǔn)特征矩陣進(jìn)行殘差疊加運算，生成融合特征矩陣； 將所述融合特征矩陣映射為查詢矩陣、鍵矩陣和值矩陣，計算所述查詢矩陣與所述鍵矩陣轉(zhuǎn)置的乘積得到注意力分?jǐn)?shù)矩陣，對所述注意力分?jǐn)?shù)矩陣執(zhí)行歸一化處理后與所述值矩陣相乘，得到注意力特征矩陣； 提取所述注意力特征矩陣中工藝參數(shù)對應(yīng)的特征向量，計算任意兩個特征向量的內(nèi)積與模長乘積比值得到工藝參數(shù)間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，將工藝參數(shù)設(shè)置為頂點、工藝參數(shù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系設(shè)置為邊、所述關(guān)聯(lián)強(qiáng)度設(shè)置為邊權(quán)重，構(gòu)建工藝參數(shù)的動態(tài)關(guān)聯(lián)圖譜； 基于所述動態(tài)關(guān)聯(lián)圖譜對工藝參數(shù)進(jìn)行分組，生成工藝參數(shù)組并通過在線監(jiān)測獲取參數(shù)變化趨勢，結(jié)合所述動態(tài)關(guān)聯(lián)圖譜計算得到協(xié)同變化特征； 構(gòu)建包含全局規(guī)劃層和局部執(zhí)行層的分層遞進(jìn)式智能控制器，結(jié)合動態(tài)規(guī)劃算法對當(dāng)前調(diào)控策略進(jìn)行實時優(yōu)化，并根據(jù)所述動態(tài)關(guān)聯(lián)圖譜的變化自適應(yīng)更新控制參數(shù)，基于所述協(xié)同變化特征建立參數(shù)調(diào)節(jié)的約束條件，應(yīng)用所述約束條件得到優(yōu)化調(diào)控策略； 將所述優(yōu)化調(diào)控策略轉(zhuǎn)換為控制指令對工藝參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)，采集調(diào)節(jié)后的工藝參數(shù)進(jìn)行在線學(xué)習(xí)，持續(xù)優(yōu)化所述動態(tài)關(guān)聯(lián)圖譜，形成閉環(huán)優(yōu)化控制。

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