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龙图腾网获悉西安凯翔光电科技有限公司;西安凯翔生物医药科技有限公司申请的专利化工产品生产车间的多参数协同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：CN121455109B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610002864.X，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权化工产品生产车间的多参数协同控制方法及系统是由吴钊;王虎;李康设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本化工产品生产车间的多参数协同控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了化工产品生产车间的多参数协同控制方法及系统，涉及智能控制技术领域，方法包括：根据参数间的动态互信息量构建多参数稀疏耦合拓扑；执行拓扑路径敏感度评估，识别对反应稳定性影响最大的关键耦合链，并实时追踪链上参数协同变化趋势；建立参数预测模型，并基于约束迁移机制执行链内参数的调节优先级自动重排；构建自进化协同控制策略生成器，通过在线演化生成反应过程的协同调控指令；下发至对应的加热设备、冷却设备、排压装置及进料设备。本发明解决了现有技术通常针对单一参数进行调节，缺乏对多个参数之间相互作用的深入分析，导致系统无法在多个参数发生波动时保持稳定，进而导致设备故障或安全事故的技术问题。

本发明授权化工产品生产车间的多参数协同控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.化工产品生产车间的多参数协同控制方法，其特征在于，所述方法包括： 通过分布式传感器网络采集温度、压力、浓度、流量参数，根据参数间的动态互信息量构建多参数稀疏耦合拓扑，其中，多参数稀疏耦合拓扑中各节点表示单一过程参数，边权表示参数间的时变耦合强度； 执行多参数稀疏耦合拓扑的拓扑路径敏感度评估，识别对反应稳定性影响最大的关键耦合链，并实时追踪关键耦合链的链上参数协同变化趋势； 基于所述关键耦合链和实时追踪结果，建立参数预测模型，并基于约束迁移机制执行链内参数的调节优先级自动重排； 依据迁移后的动态约束，构建自进化协同控制策略生成器，以所述参数预测模型的预测结构及重排后的调节优先级作为输入，通过在线演化生成反应过程的协同调控指令； 将所述协同调控指令下发至对应的加热设备、冷却设备、排压装置及进料设备； 根据参数间的动态互信息量构建多参数稀疏耦合拓扑，包括： 计算任意两个参数间的动态互信息量，所述动态互信息量基于滑动时间窗对参数时序数据进行局部联合概率分布估计计算，以捕捉参数间的非线性和时变耦合关系； 利用所述动态互信息量构建初始全连接加权图，所述初始全连接加权图中的各节点表示单一参数，各边权以对应参数间的动态互信息量赋值； 对所述初始全连接加权图进行稀疏化策略处理，生成多参数稀疏耦合拓扑，其中，稀疏化策略处理包括：对每个节点保留预设排名数量的互信息量排名的边，删除其余边，在配置动态阈值后，执行边的动态阈值剪枝分析； 对所述多参数稀疏耦合拓扑进行拓扑一致性评估，根据节点度分布和链内路径强度分析，更新多参数稀疏耦合拓扑的耦合关系； 执行多参数稀疏耦合拓扑的拓扑路径敏感度评估，识别对反应稳定性影响最大的关键耦合链，包括： 对所述多参数稀疏耦合拓扑，基于历史节点扰动响应、动态互信息量及链式扰动传播量，构建动态耦合风险图； 对所述动态耦合风险图，执行多尺度路径敏感度评估，所述多尺度路径敏感度评估包括： a.对每个节点计算从该节点出发的所有可达路径敏感度积分； b.将路径敏感度积分与链内扰动传播量叠加，形成节点对链稳定性贡献度矩阵； 根据节点对链稳定性贡献度矩阵识别关键耦合链，所述关键耦合链为节点组合，且所述关键耦合链的链内扰动传播总量最大，链上节点对链内其他节点的二阶及多阶耦合响应高于设定阈值； 通过在线演化生成反应过程的协同调控指令，包括： 将所述预测结构与重排后的调节优先级融合编码为链内控制状态基因，所述控制状态基因用于描述链内参数之间的预测依赖方式及调节先后关系，将所述控制状态基因作为演化过程的初始策略表示； 根据链内联合偏差向量对所述初始策略表示生成扰动敏感系数，所述扰动敏感系数用于度量当前链内偏差对基因结构的影响程度，以确定初始策略表示的可变异位置和变异幅度； 利用所述扰动敏感系数触发基因结构的方向性变异； 对方向性变异生成的策略候选进行跨尺度评价，利用跨尺度评价结果进行循环演化，生成协同调控指令； 基于所述关键耦合链，建立参数预测模型，并基于约束迁移机制执行链内参数的调节优先级自动重排，包括： 对所述关键耦合链中的每个参数，利用参数的历史时序数据、实时追踪结果和链内参数动态耦合系数，建立联合的参数预测模型； 获取参数预测模型的时序拟合预测结果，利用目标阈值区间执行时序拟合预测结果的超出分析； 当任意时刻超出所述目标阈值区间，则触发约束迁移机制，将对应异常参数的超限量动态配置至链内参数后，完成调节优先级自动重排； 触发约束迁移机制，包括： 构建链内参数调节的三维调节特征，所述三维调节特征包括参数本身的预测偏差特征、参数在链内的耦合强度特征和参数对链内稳定性的敏感度特征，所述敏感度特征基于所述参数预测模型的敏感度矩阵构建； 根据链内历史调节数据及耦合关系进行参数响应分析，计算链内参数响应传递量，所述参数响应传递量用于量化单参数扰动在链内的扩散效应； 利用所述三维调节特征和参数响应传递量确定参数的调节优先级和调节幅度。

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