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龙图腾网获悉广东智子智能技术有限公司申请的专利电池正极材料产线的混合机控制方法、装置、设备及介质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：CN119535994B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510085718.3，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权电池正极材料产线的混合机控制方法、装置、设备及介质是由谢权;姚苗苗;盘创豪;段臻设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本电池正极材料产线的混合机控制方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于工业控制技术领域，公开了一种电池正极材料产线的混合机控制方法、装置、设备及介质，包括：根据与产能、能耗和粒度相关的各个关键参数确定约束条件；以混合机产能最大化、能耗最小化和粒度稳定为目标构建多目标优化函数；根据能耗、产能和粒度构建适应度函数；根据所述约束条件、所述多目标优化函数和所述适应度函数，基于粒子群优化算法构建动态优化模型；实时采集每个所述关键参数对应的数据，获得实时数据，将所有所述实时数据输入所述动态优化模型，获得控制参数，根据所述控制参数控制混合机。能够提高电池正极材料产线的效率和产品质量。

本发明授权电池正极材料产线的混合机控制方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种电池正极材料产线的混合机控制方法，其特征在于，包括： 根据与产能、能耗和粒度相关的各个关键参数确定约束条件； 以混合机产能最大化、能耗最小化和粒度稳定为目标构建多目标优化函数； 根据能耗、产能和粒度构建适应度函数； 根据所述约束条件、所述多目标优化函数和所述适应度函数，基于粒子群优化算法构建动态优化模型； 实时采集每个所述关键参数对应的数据，获得实时数据，将所有所述实时数据输入所述动态优化模型，获得控制参数，根据所述控制参数控制混合机； 所述多目标优化函数的表达式为： 其中，Econsumptionx为能耗，Eref表示参考能耗；x＝[T，N，F]为待优化的参数，T为温度、N为转速、F为流量；w1，w2，w3是不同目标的权重系数，用于平衡能耗、产能和粒度；Poutputx为产能；GT，N，F为粒度函数，Gtarget为目标粒度； 粒度函数的表达式为:其中，T为温度、N为转速、F为流量，α1，α2，α3为系数； 构建动态优化模型后，还包括： 根据所述关键参数的历史数据，计算所述关键参数与产能、能耗和粒度中至少一项的相关性； 根据所述相关性调整所述动态优化模型； 所述根据所述相关性调整所述动态优化模型，包括： 根据所述相关性，确定所述动态优化模型的权重系数中需调整的系数项以及采用的调整模型； 根据所述调整模型调整所述系数项； 能耗Econsumptionx的计算公式为：Econsumptionx＝Pmix·Tproc，其中，Pmix表示混合机在当前工作状态下的功率消耗，Tproc表示加工时间；混合机的功率消耗Pmix＝Pbase+c1·N2+c2·T，其中，Pbase表示混合机空载时的功率消耗，N表示混合机转速，T表示混合机的工作温度，c1c2表示与设备特性相关的系数； 产能的计算公式为Qoutput＝mink1·N+k2·F·αmaterial·βefficiency，Qtransfer，Qwrap，Qcold，其中，αmaterial表示物料特性调整因子，反映不同物料对混合效率的影响；βefficiency表示设备能效调整因子，表示能效对处理速度的影响，Qtransfer，Qwrap，Qcold分别表示输送带、包装、冷却系统的产能上限值，k1k2表示混合机特性相关的系数，N表示混合机转速，F为流量； 所述适应度函数的表达式为： 其中，w1，w2，w3是不同目标的权重系数，Eref表示参考能耗，Ei为粒子i的能耗值，Pi为粒子i的产能值，Gtarget为目标粒度，Gi为粒子i的粒度值。

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