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龙图腾网获悉东华大学申请的专利一种具有回流装置反应器的深度神经算子控制器构建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：CN119960308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510114536.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种具有回流装置反应器的深度神经算子控制器构建方法是由齐洁;胡佳淇;张晶设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具有回流装置反应器的深度神经算子控制器构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种具有回流装置反应器的深度神经算子控制器构建方法，涉及分布参数系统控制技术领域。所述方法包括：基于具有回流功能的塞流管式反应器系统模型确定的时滞补偿控制器；根据所述时滞补偿控制器，将所述时滞函数和系统状态确定为深度算子控制器的输入；基于切比雪夫多项式生成动态响应所需的初始状态和时滞函数；通过动态响应中提取不同时刻的状态输入和控制器参考输出以构造训练数据集；为深度神经网络表征的神经算子控制器设置合适的神经网络参数，利用所述训练数据集对所述深度算子控制器进行训练。本发明能够提高控制器的计算速度，可应用于系统参数和时滞变化的实时控制。

本发明授权一种具有回流装置反应器的深度神经算子控制器构建方法在权利要求书中公布了：1.一种具有回流装置反应器的深度神经算子控制器构建方法，其特征在于，包括： 基于具有回流功能的塞流管式反应器系统模型，设计时滞补偿控制器系统作为神经算子控制器的学习目标； 根据所述时滞补偿控制器系统模型确定时滞函数，将所述时滞函数作为深度算子网络的输入，设计非线性映射的深度算子网络； 基于切比雪夫多项式生成动态响应的初始状态，并从动态响应中提取输入的状态，并基于所述状态函数确定训练数据集； 利用所述训练数据集对所述深度算子网络进行训练，并通过测试集验证所述深度算子网络能够镇定一类由带有随空间变化的时滞偏微分方程PDE所描述的分布参数系统，完成深度神经算子控制器的构建； 所述具有回流功能的塞流管式反应器系统模型的函数表示具体为： x0,t＝Ut, xs,0＝x0s, 其中，为无量纲位置，需要满足0≤s≤q≤1；状态xs,t为反应器内部位置s处、t时刻的蒸汽温度，时滞函数且：定义 其中表示时滞函数的最大值，τ′表示时滞函数的关于空间的导数；fs,q∈C1[0,1]定义为反应器内的热传递系数，cs∈C1[0,1]表示温度衰减系数，且c1＝0；边界控制器Ut施加在x0,t的位置用于补偿空间变化的时滞；x0,t表示反应器入口；x1,t-τs表示回流蒸汽的温度；x0s表示t＝0时刻温度分布；xs,h＝0表示在t0，初始时间之前，反应器温度为零； 所述时滞补偿控制器系统模型的构建过程包括： 基于处理延迟的经典思想，首先引入一个二维的传输PDE，隐藏状态中的时滞，得到： x0,t＝Ut, us,1,t＝x1,t, xs,0＝x0s, 其中，us,r∈L2[0,1]2表示时滞状态变量，以状态变量u构建系统，其解满足如下等式： 新引入的状态us,r,t能够解耦x1,t-τs项中的时滞，由于级联系统与原始的目标系统等价，直接基于PDE为所述具有回流功能的塞流管式反应器系统模型的原始系统设计等效的时滞补偿控制器系统模型； 基于反步法为时滞系统设计状态反馈，引入仿射Volterra积分变换： 其中，zs,t是稳定的目标系统的状态变量；xs,t和us,r,t是原始系统的状态变量；Ks,q是反步法的核函数系统；cq表示反应器内的温度衰减系数；τq表示随空间变化的时滞函数；δq表示脉冲函数；通过该变换得到如下稳定的目标系统： z0,t＝0, us,1,t＝z1,t 因此，核函数应当满足如下等式关系： 边界条件根据空间位置确定： 其中gq：＝q-τq，在q∈[0,1]区域上的最大值定义为为了保证其反函数的存在，假设对于使得qτq时，时滞函数τq的导数τ′q1； 同时，控制器会根据时滞的幅值产生如下两个分支： 其中，函数集

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