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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种智能马桶的温度控制系统和控制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：CN116931626B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310715336.5，技术领域涉及：G05D23/30；该发明授权一种智能马桶的温度控制系统和控制方法是由吴杰;何一坚;胡靖超设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能马桶的温度控制系统和控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能马桶的温度控制系统和控制方法,包括基于温度控制系统对智能马桶的温度进行控制，温度控制系统包括控制模块、温度模块、温度采集模块，控制模块包括信息传输模块、信息输入终端和控制器，温度采集模块、信息传输模块分别与控制器连接，本发明通过神经网络的反向传播算法以及设置KGG、wpp'nk、wii'nk以及wdd'nk实现神经网络一边进行自学习，一边进行温度控制的功能，并有利于保证整个神经网络自学习过程的收敛性，通过神经网络自学习能力能够很好地拟合的制冷制热元件温度控制系统，实现良好的温度控制效果，具有极强的自适应能力以及较优的稳定性。

本发明授权一种智能马桶的温度控制系统和控制方法在权利要求书中公布了：1.一种智能马桶的温度控制方法，该方法通过智能马桶的温度控制系统实现，其特征在于：基于温度控制系统对智能马桶的温度进行控制，温度控制系统包括控制模块、温度模块、温度采集模块，控制模块包括信息传输模块、信息输入终端和控制器，温度采集模块、信息传输模块分别与控制器连接， 温度模块设置若干，若干温度模块分布在智能马桶的垫圈对垫圈进行制热或制冷，实现温度的准确控制； 温度采集模块设置于垫圈且靠近温度模块，温度采集模块获取实际温度； 信息传输模块获取信息输入终端的目标温度数据并向控制器传输设定的目标温度； 包括以下步骤： 步骤1：输入设定目标温度； 信息传输模块获取信息输入终端的目标温度数据并向控制器传输设定的目标温度； 步骤2：获取实际温度； 步骤3：确定基础参数； 所述步骤3包括以下步骤： 步骤3.1：确定PID各项权重参数； ； ； ； 、和为设定值； 其中n为实际温度达到目标温度的控制过程的次数，k为智能马桶的测点标号，为第n次控制过程中第k路神经元PID比例项权重参数，为第n+1次控制过程中第k路神经元PID比例项权重参数，为神经元PID比例项的学习速率，为神经元输入1时，PID中的比例项； 神经元输入1时，PID中的比例项，如下式所示： ； 为第n次控制过程中第k路神经元PID积分项权重参数，为第n+1次控制过程中第k路神经元PID积分项权重参数，为神经元PID积分项的学习速率，为神经元输入2时，PID中的积分项； 神经元输入2时，PID中的积分项，如下式所示： ； 某n次控制过程中第k路神经元PID微分项权重参数，某n+1次控制过程中第k路神经元PID微分项权重参数，为神经元PID微分项的学习速率，为神经元输入3时，PID中的微分项； 神经元输入3时，PID中的微分项，如下式所示； ； 公式中为某n次控制过程中某k路实际温度和设定的目标温度之间的误差，为前n-1控制过程中第k路实际温度和设定的目标温度之间的误差，为前n-2控制过程中第k路控制过程中该路实际温度和设定的目标温度之间的误差，为某n次控制过程中某k路的PWM波的占空比； 步骤3.2：确定占空比增量； 占空比增量为第n次控制过程每n路的输出量，的计算公式为： 其中为神经元的总学习速率；为设定值； 为神经元PID比例项权重占比， ； 为神经元PID积分项权重占比， ； 为神经元PID微分项权重占比， ； 步骤3.3：确定PWM波的占空比； 占空比的计算公式为： ； 其中为PWM波占空比设定的初始值； 步骤4：控制器获取目标温度以及实际温度，得到某n次控制过程中某k路的PWM波的占空比； 步骤5：控制器向温度模块输出PWM波使各测点的温度达到目标温度； 步骤6：信息传输模块在每一次控制流程执行完成后，读取一次信息输入终端的数据，用以获取用户对于目标温度的设置，若有更新的目标温度数据，信息传输模块将更新后目标温度数据将传入控制器，执行步骤1，若否，执行下一步骤； 获取一次控制过程中k路的测点实际温度，并结合目标温度进行处理，同时获取n次控制过程中k处测点的实际温度，并结合目标温度进行处理，对n次控制过程k路PID各项权重参数进行调整，并增加、、保证整个神经网络自学习过程的收敛性，控制器生成多路具有一定占空比、用以控制制冷制热模块的PWM波； 控制器控制输出的PWM波，在相同的条件下，PWM波的方向控制温度模块制冷或制热，PWM波的占空比分别与温度模块的制冷或制热功率成正比； 通过神经网络的反向传播算法以及设置、、以及实现神经网络一边进行自学习，一边进行温度控制，保证整个神经网络自学习过程的收敛性，通过神经网络自学习能力能够拟合制冷制热元件温度控制系统。

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