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龙图腾网获悉南京农业大学申请的专利基于改进LSTM的模糊PID垃圾箱温度预测及控制系统和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：CN117262535B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202311041044.4，技术领域涉及：B65F1/14；该发明授权基于改进LSTM的模糊PID垃圾箱温度预测及控制系统和方法是由李骅;朱雪茹;冯学斌;顾天炜;王居飞;李超;塞缪尔·姆布瓜·尼亚姆布拉设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进LSTM的模糊PID垃圾箱温度预测及控制系统和方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于改进LSTM的模糊PID垃圾箱温度预测及控制系统和方法，使用基于湿帘‑风机装置的垃圾箱对餐厨垃圾进行降温，垃圾箱内外分布各类传感器，传感器采集数据通过4G模块传输并形成预测模型的数据集；本发明对LSTM神经网络进行改进，通过特征编码方式对数据进行预处理，精确预测垃圾箱内温度，利用LSTM神经网络优化传统PID算法，形成基于改进LSTM的模糊PID算法，控制风机的转速，维持垃圾箱内的温度稳定性，降低垃圾箱的温度变化幅度，为餐厨垃圾在夏季的低温储存提供精准、节能、高效的解决方案。

本发明授权基于改进LSTM的模糊PID垃圾箱温度预测及控制系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种利用基于改进LSTM的模糊PID垃圾箱温度预测及控制系统的垃圾箱温度预测及控制方法，其特征在于，基于改进LSTM的模糊PID垃圾箱温度预测及控制系统包括安装在垃圾箱内部的多个用于检测垃圾箱内部温度和湿度数据的温湿度传感器3，垃圾箱外部放置有用于检测户外温度、空气风速、空气相对湿度、太阳辐照强度的环境监测设备1；垃圾箱外壁安装有防水电控柜2，防水电控柜2内置控制系统，包括单片机、继电器、可控硅调整器、4G传输模块，温湿度传感器3、湿帘-风机降温装置4、环境监测设备1均与控制系统信号连接，传递检测数据，接收控制信号，控制系统通过4G传输模块向云端和外部计算机传递数据，外部计算机进行预测分析；湿帘-风机降温装置4包括安装在垃圾箱一侧进风口处的风机401，垃圾箱另一侧出风口处安装有湿帘405，湿帘405一侧的地面上设置有水箱402，水箱402内放置水泵403，水泵403与水管404连接，水管404另一端设置喷头且喷头位于湿帘405上方，用于向湿帘405喷水； 垃圾箱温度预测及控制方法包括如下过程： 步骤1：设定基于特征编码的数据采样形式； 步骤2：控制系统按照设定的采样形式采集数据，并进一步将数据传输至云端、外部计算机进行分析处理，外部计算机将户外环境数据、垃圾箱内部温度数据、垃圾箱内部湿度数据、风机401转速作为样本数据； 步骤3：对样本数据采用归一法进行处理，并将样本数据分为训练集和测试集； 步骤4：初始化基于LSTM模型预测控制的模糊PID控制器； 步骤5：基于步骤3处理后的样本数据，初始化LSTM神经网络； 步骤6：外部计算机引入常规模糊PID控制算法，结合温湿度传感器3检测的数据，下发指令至控制系统，控制系统通过可控硅调速器，对风机401转速进行初步反馈控制调整，并获取当天垃圾箱内温度数据； 步骤7：外部计算机依据步骤6中的PID反馈控制场景所得数据，使用步骤5初始化后的LSTM神经网络，对垃圾箱内整体平均温度进行预测，在此基础上，引入步骤4初始化后的基于LSTM模型预测控制的模糊PID控制算法，通过可控硅调速器，对风机401转速进行提前调整，将垃圾箱内温度始终控制在25℃，保持垃圾箱内温度恒定； 所述步骤4的具体过程如下： 设定当前环境温度为Tk，设定温度为Tref，则当前的温度误差为ek＝Tref-Tk，k表示当前时刻； 则PID控制器的输出为： uk＝upk+uik+udk； 其中，upk、uik、udk分别为比例、积分、微分部分的输出，分别为： upk＝Kpek； udk＝Kdek-ek-1； 其中，Kp、Ki、Kd分别为比例、积分、微分系数； LSTM模型预测控制的控制律为： 其中，表示通过模型预测得到的风机转速；Kc为调节参数；p表示预测时域；ek+i|k表示当前时刻为k，在预测时域内i个时刻后的预测误差，预测误差表示为： 则结合了LSTM模型预测控制的PID控制器的输出为： 通过调节参数Kc，将环境温度保持在设定温度Tref。

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