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龙图腾网获悉中万恩科技有限公司申请的专利高精度且低延迟的清洗剂定量输送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：CN120469197B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510822314.8，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权高精度且低延迟的清洗剂定量输送系统是由杨军设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本高精度且低延迟的清洗剂定量输送系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业自动化控制技术领域，公开了高精度且低延迟的清洗剂定量输送系统，包括：清水罐、原液罐、浸泡罐、周转罐，多个罐体间通过管路连接并设有泵阀组件；传感器组，包含液位传感器、PH传感器、温度传感器、电导率传感器；控制模块，所述控制模块被配置为：实时采集浸泡罐的pH值、温度、电导率、液位及PH变化速率数据，对所述数据进行标准化处理后，通过非线性降维生成低维特征向量。本发明通过融合扩散映射特征、工艺时长及原液余量的状态空间建模，构建动态Q‑learning控制策略，显著提升清洗剂定量输送的工况适应能力，有效克服了传统方法因非线性耦合关系建模不足导致的控制滞后与精度衰减问题。

本发明授权高精度且低延迟的清洗剂定量输送系统在权利要求书中公布了：1.高精度且低延迟的清洗剂定量输送系统，其特征在于，包括： 清水罐、原液罐、浸泡罐、周转罐，且上述罐体间通过管路连接并设有泵阀组件； 传感器组，包含液位传感器、PH传感器、温度传感器、电导率传感器； 控制模块，所述控制模块被配置为： 实时采集浸泡罐的pH值、温度、电导率、液位及PH变化速率数据，对所述数据进行标准化处理后，通过非线性降维生成低维特征向量； 基于所述低维特征向量与工艺状态参数，通过机器学习模型动态生成原液泵送控制指令； 采用群体智能算法对控制指令中的参数进行全局优化，并结合动态系统的能量函数验证控制指令的稳定性； 将验证后的控制指令输出至执行机构，驱动泵阀组件完成清洗剂定量输送； 在每次输送周期结束后，基于当前工艺数据更新降维参数及控制模型； 所述非线性降维采用扩散映射方法，通过计算传感器数据间的相似性矩阵构建高维空间拓扑结构； 所述相似性矩阵的计算公式为： 其中： 第j个标准化后的样本数据向量； exp：自然指数函数； 第k个标准化后的样本数据向量，与同维度； ||·||：欧氏距离计算算子，表示两个向量的空间距离； ∈：自适应带宽参数，其值为滑动窗口内所有样本间欧氏距离平方的中位数除以lnN+1，其中lnN+1为样本数量的对数缩放因子，N为当前滑动窗口内的样本总数； 所述低维特征向量的生成包括：对扩散映射生成的拉普拉斯矩阵进行特征分解，选取前两个最大非平凡特征向量作为降维结果； 所述拉普拉斯矩阵L的构造公式为： L＝D-12WD-12； 其中： D：度矩阵，为对角矩阵，其对角元素Djj表示第j个样本与所有其他样本的相似度之和； W：相似性矩阵，维度为N×N； D-12：度矩阵的逆平方根矩阵，通过将Djj的每个对角元素取平方根倒数得到； 所述群体智能算法为量子粒子群优化算法，其中每个粒子编码一组控制参数，包括比例积分微分系数及混合因子，并通过包含误差项及其一阶、二阶导数的多目标适应度函数评估粒子性能； 所述多目标适应度函数定义为： 其中： xm：第m个粒子编码的参数集合，具体为： Kp：比例控制系数； Ki：积分控制系数； Kd：微分控制系数； α：混合因子，取值范围0-1； e：实时pH误差，计算为当前pH值与目标值的差值； pH误差的一阶时间导数； pH误差的二阶时间导数； 所述能量函数为基于系统误差的二次函数与误差积分项的线性组合，且当能量函数的时间导数满足预设收敛条件时判定控制指令稳定； 所述能量函数的核心构造公式为： 其中： e：实时pH误差； τ：积分时间变量，表示从工艺开始到当前时刻的时间跨度； dτ：积分运算中的时间微元； t：控制系统的实时运行时间变量； 收敛条件：其中η为预设的正收敛速率系数，能量函数的时间导数。

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