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龙图腾网获悉安徽拓邦输送装备有限公司申请的专利一种多功能嵌入式智能清扫控制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：CN120630816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510779178.9，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种多功能嵌入式智能清扫控制系统是由闫远战;朱泽文;陆领;袁浩然;宋世现设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多功能嵌入式智能清扫控制系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能控制系统技术领域，公开了一种多功能嵌入式智能清扫控制系统，该系统包括控制执行层、物联传输层和决策分析层。控制执行层含智能变频刮料、风水清扫等装置，执行清扫及除尘操作；物联传输层通过边缘计算节点、协议转换网关等实现数据互联与传输；决策分析层采用时序数据分析和卷积神经网络算法，动态优化清扫作业模型，构建多维联动的清扫控制策略模型，实现清扫强度调节、风水参数协同控制及除尘效率动态优化。该系统通过多技术融合与协同优化，提高了清扫作业的智能化、精准化和高效化水平，适用于输送带清扫场景，可提升清扫效率、降低设备损耗与粉尘排放，具有显著的经济效益和环保效益。

本发明授权一种多功能嵌入式智能清扫控制系统在权利要求书中公布了：1.一种多功能嵌入式智能清扫控制系统，其特征在于，它包括：控制执行层、物联传输层和决策分析层； 所述控制执行层，包括智能变频刮料装置、风水清扫装置、回程刮料装置和微动力除尘器，用于根据控制指令执行输送带表面刮料清扫、风水联合除尘及回程带面残余物料清除操作； 所述物联传输层，包括边缘计算节点、协议转换网关和云服务器集群，并部署多协议适配引擎和负载均衡机制，用于建立设备间的数据互联通道，实现清扫装置状态监测数据与运行指令的同步传输，根据数据流量和设备响应速度采用动态路由调度策略进行任务指令的优先级排序与并行分发，通过多源异构通信协议实现物理设备层与控制策略层的双向交互； 所述决策分析层，用于采用时序数据分析技术结合设备运行历史库和实时工况数据集，对清扫作业模型进行动态优化后，构建多维联动的清扫控制策略模型，并基于该策略模型采用卷积神经网络算法进行清扫强度调节、风水参数协同控制及除尘效率动态优化； 所述基于该策略模型采用卷积神经网络算法进行清扫强度调节，包括： 基于清扫控制策略模型获取历史输送带运行速度数据、物料运输量记录、刀片磨损程度特征，构建工况样本集合； 将工况样本集合进行归一化处理后，划分为训练集和测试集； 建立CNN-LSTM-注意力机制混合模型架构，初始化模型超参数，将训练集输入至混合模型中进行端到端训练，通过卷积层提取空间特征，通过LSTM网络捕获时序依赖关系，通过注意力机制聚焦关键特征维度，利用残差连接优化梯度传播路径，直至模型收敛或达到预设训练次数； 将测试集输入训练完成的混合模型，评估模型预测精度，筛选最优清扫强度调节模型； 基于最优调节模型输出刮料装置的动态压力设定值，结合输送带实时速度数据生成变频器控制指令； 所述基于该策略模型采用卷积神经网络算法进行风水参数协同控制，包括： 基于清扫控制策略模型提取输送带表面湿度分布数据、粉尘粒径特征、环境风速参数，构建风水作业特征矩阵； 采用特征金字塔网络对多维特征进行跨尺度融合处理，获取增强型特征图谱； 建立基于U-Net架构的风水控制模型，通过跳跃连接融合浅层细节特征与深层语义信息； 将融合后的特征图谱输入回归预测层，输出高压风机转速、雾化水压参数的协同控制量； 所述基于该策略模型采用卷积神经网络算法进行除尘效率动态优化，包括： 基于清扫控制策略模型采集滤筒压差数据、脉冲反吹周期记录、粉尘堆积速率参数，构建除尘效能特征库； 对除尘效能特征库中的数据进行滑动时间窗分割，生成连续作业时段样本序列； 建立时序卷积网络模型，设定膨胀卷积核尺寸和感受野范围，通过因果卷积操作提取时序特征； 将时序特征输入多层感知机进行效能等级分类，输出除尘系统工作状态与最佳反吹策略的匹配结果。

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