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龙图腾网获悉中控技术股份有限公司申请的专利适用于流程工业的自适应深度学习预测控制方法与装置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：CN120779756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511265478.1，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权适用于流程工业的自适应深度学习预测控制方法与装置是由胡舒杰;冯凯;王宇清;王家栋设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于流程工业的自适应深度学习预测控制方法与装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种适用于流程工业的自适应深度学习预测控制方法与装置。包括：根据流程工业的历史控制信息，基于深度学习技术构建目标控制变量的全工况动态模型，基于阈值的自适应分段算法，对全工况动态模型的变化增益曲线分段处理，得到分段线性增益模型；确定分段线性增益模型的分段线性变量约束，并基于分段线性变量约束确定目标控制变量的优化目标；基于分段线性增益模型获取目标控制变量在当前工况点的阶跃响应序列，根据阶跃响应序列和优化目标预测目标控制变量的未来控制执行序列。解决现有预测控制方法通常基于线性模型构建控制变量与被控变量之间的映射关系，无法准确反映控制变量的非线性特性，进而导致预测控制准确度较低的问题。

本发明授权适用于流程工业的自适应深度学习预测控制方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种适用于流程工业的自适应深度学习预测控制方法，其特征在于，包括： 根据流程工业的历史控制信息，基于深度学习技术构建目标控制变量的全工况动态模型，其中，所述目标控制变量由自变量和因变量组成，所述自变量与所述因变量之间为非线性耦合关系； 基于阈值的自适应分段算法，对所述全工况动态模型的变化增益曲线分段处理，得到分段线性增益模型； 确定所述分段线性增益模型的分段线性变量约束，并基于所述分段线性变量约束确定所述目标控制变量的优化目标，其中，所述优化目标由自变量优化值和因变量优化值组成； 基于所述分段线性增益模型获取所述目标控制变量在当前工况点的阶跃响应序列，根据所述阶跃响应序列和所述优化目标预测所述目标控制变量的未来控制执行序列，其中，所述未来控制执行序列用于对所述目标控制变量的所述自变量进行控制； 基于阈值的自适应分段算法，对所述全工况动态模型的变化增益曲线分段处理，得到分段线性增益模型，包括： 通过均匀采样所述变化增益曲线的工况点得到N个分段区间，确定各所述分段区间的增益值，并通过各所述分段区间的所述增益值确定所述变化增益曲线的增益均值，其中，N＞1； 基于均方误差，根据所述增益均值和各分段区间的所述增益值计算各所述分段区间的近似偏差； 将所述近似偏差小于偏差阈值的所述分段区间标记为有效分段，并存入分段集合中； 切割步骤：将目标分段区间划分为左子区间和右子区间，通过遗传优化算法以所述左子区间和所述右子区间的总近似偏差最小为目标对所述目标分段区间切割，得到两个子分段区间，其中，所述目标分段区间表征所述近似偏差大于或等于所述偏差阈值的分段区间或子分段区间； 重复执行所述切割步骤，直到所有的所述子分段区间的近似偏差均小于所述偏差阈值的情况下，获得所述分段线性增益模型。

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