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龙图腾网获悉惠州市高斯智能装备有限公司申请的专利一种智能气模的控制方法及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：CN120802794B 。

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：202511122704.0，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种智能气模的控制方法及系统是由李剑设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能气模的控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能气模的控制方法及系统，涉及充气结构智能控制技术领域，其中方法包括：按照预设时间间隔周期性获取目标气模周围的环境数据和气模状态数据；对环境数据和气模状态数据进行预处理，生成时间序列数据；将时间序列数据输入至训练好的LSTM神经网络模型中，输出目标气模接缝处的接缝寿命衰减系数；判断接缝寿命衰减系数是否超过预设阈值；若超过，则生成故障预警信号；根据故障预警信号，通过PID控制算法动态计算气压调整量，并生成控制指令驱动气泵调节目标气模的内部气压。通过该控制方法对气模进行控制，能够有效提高气模的安全性、可靠性和使用寿命。

本发明授权一种智能气模的控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能气模的控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 按照预设时间间隔周期性获取目标气模周围的环境数据和气模状态数据； 对所述环境数据和气模状态数据进行预处理，生成时间序列数据； 将所述时间序列数据输入至训练好的LSTM神经网络模型中，输出所述目标气模接缝处的接缝寿命衰减系数； 判断所述接缝寿命衰减系数是否超过预设阈值；若超过，则生成故障预警信号； 根据所述故障预警信号，通过PID控制算法动态计算气压调整量，并生成控制指令驱动气泵调节所述目标气模的内部气压； 所述LSTM神经网络模型的训练步骤包括： 获取大量气模所对应的历史环境数据和历史气模状态数据； 对所述历史环境数据和历史气模状态数据进行预处理，生成多个历史时间序列数据； 对每个所述历史时间序列数据添加对应的接缝寿命衰减系数标签； 将所述历史时间序列数据作为输入，将对应的接缝寿命衰减系数标签作为输出，实现对LSTM神经网络模型的训练； 所述LSTM神经网络模型的加权组合损失函数表示为： 其中，L表示加权组合损失函数；α表示权重系数，且α∈[0,1]；表示均方误差项；表示平滑L1损失项；y表示真实接缝寿命衰减系数标签；表示由LSTM神经网络模型预测的接缝寿命衰减系数；N表示一个训练批次中共有N个历史时间序列数据；i表示第i个历史时间序列数据；yi表示第i个历史时间序列数据对应的真实接缝寿命衰减系数标签；表示LSTM神经网络模型基于第i个历史时间序列数据所预测的接缝寿命衰减系数。

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