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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利一种引入趋势判断机制的工业控制过程中状态量预测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：CN116804871B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310768914.1，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种引入趋势判断机制的工业控制过程中状态量预测方法是由易辉;董露设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种引入趋势判断机制的工业控制过程中状态量预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种引入趋势判断机制的工业控制过程中状态量预测方法，包括如下步骤：步骤S1：将工业过程状态量分为因素状态量和目标状态量；步骤S2：创建目标状态量的初步智能预测模型；步骤S3：提取目标状态量变化趋势特征信息，搭建工业控制过程中目标状态量趋势分类器；步骤S4：建立趋势判断机制；步骤S5：创建趋势错误补偿机制，对目标状态量进行修正。本发明提出一种引入趋势判断机制的工业控制过程中状态量预测方法，传统预测模型通常只关注预测值大小是否合理，却忽略预测值趋势的变化是否正确。而目标状态量变化趋势对工业控制过程策略有很大影响。该方法通过引入趋势判断机制，为工业控制提供目标状态量趋势变化信息。

本发明授权一种引入趋势判断机制的工业控制过程中状态量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种引入趋势判断机制的工业控制过程中状态量预测方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤： 步骤S1：对采集到的工业过程状态量进行预处理和相关性分析，依据工业控制要求将状态量分为因素状态量和目标状态量； 步骤S2：基于人工智能算法，创建目标状态量和因素状态量的关联性方程，以此搭建工业控制过程中目标状态量的初步智能预测模型； 步骤S3：提取目标状态量变化趋势特征信息，以因素状态量和趋势特征信息为数据基础，搭建工业控制过程中目标状态量趋势分类器； 步骤S4：建立趋势判断机制，如果初步智能预测模型预测的目标状态量变化趋势和趋势分类器分类结果一致，则将预测的目标状态量作为输出，否则进行下一步； 步骤S5：创建一种趋势错误补偿机制，利用工业过程状态量的变化量信息和趋势错误导向，对目标状态量进行修正，修正结果作为输出； 步骤S4包括如下步骤： 4-1：现有目标状态量初步预测模型Y＝φW*,B*,X和目标状态量趋势分类器label＝βC*,V*,X；其中，W*和B*为训练后得到的模型参数；X＝X1,X2,…Xj，j为经过特征选择后因素状态量的个数；C*和V*为训练后得到的模型参数； 4-2：设t时刻有因素状态量xt，经目标状态量初步预测模型预测得：yt+1＝φW*,B*,xt，其中yt+1为t+1时刻目标状态量预测值； 4-3：经目标状态量趋势分类器得：labelt+1＝βC*,V*,xt，其中labelt+1为t+1时刻目标状态量趋势状态； 4-4：依据yt和yt+1得目标状态量趋势状态 yt+1-yt＞0定义此时目标状态量为上升状态； yt+1-yt＝0定义此时目标状态量为不变状态； yt+1-yt＜0定义此时目标状态量为下降状态； 4-5：如果则工业学习机的输出yest＝yt+1；如果则进行下一步； 步骤S5包括如下步骤： 5-1：设置一种补偿因子为Δy，定义Δy＝yt-yt-1； 5-2： 如果为上升状态，labelt+1为不变或下降状态，则输出yest＝yt+1+Δy； 如果为下降状态，labelt+1为不变或上升状态，则输出yest＝yt+1-Δy； 如果为不变状态，labelt+1为上升状态，则输出yest＝yt+1-Δy； 如果为不变状态，labelt+1为下降状态，则输出yest＝yt+1+Δy。

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