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龙图腾网获悉四川深山农业科技开发有限公司申请的专利一种基于GNN的魔芋糊化均匀度识别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：CN121069935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511586920.0，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种基于GNN的魔芋糊化均匀度识别控制方法是由苟镜凇设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GNN的魔芋糊化均匀度识别控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于GNN的魔芋糊化均匀度识别控制方法，属于数据识别技术领域，包括如下步骤：步骤S1：数据采集与图结构构建：将糊化状态的参数数据构建为图结构数据；步骤S2：图神经网络模型处理：将构建的图结构数据输入至预训练的图神经网络模型中，最终输出空间分布热力图；步骤S3：均匀度识别与决策：根据糊化均匀度的空间分布热力图，判断当前糊化状态是否达到预设均匀度标准；步骤S4：反馈控制执行：根据均匀度识别与定位结果，生成控制指令，以促进糊化均匀化；步骤S5：迭代优化：形成闭环反馈控制系统，从而完成魔芋糊化的精准控制；本发明的有益效果：保证了糊化均匀度的控制识别精度，防止控制滞后。

本发明授权一种基于GNN的魔芋糊化均匀度识别控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GNN的魔芋糊化均匀度识别控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：数据采集与图结构构建：在魔芋糊化反应容器中布置多模态传感器网络，实时采集糊化状态的参数数据，将糊化状态的参数数据构建为图结构数据；其中，糊化状态的参数数据包括温度梯度、浓度梯度和速度梯度，图结构数据以空间位置点为图节点，图节点特征由对应位置的传感器多模态数据构成，图节点之间的连接根据流体动力学的相关性进行连接； 在所述步骤S1中，采用的是流体动力学相关边，对图节点之间进行连接，在魔芋糊化过程中，物料的流动状态直接反映糊化均匀性，需通过流体参数相关性建立连接： 设节点与的时刻的流体速度向量为： 和； 其中，表示时刻且物料中位置处质点的速度矢量或速度分量，、和分别是物料中位置处质点在、和三个坐标轴方向上的速度分量；是时刻且物料中位置处质点的速度矢量或速度分量，、和分别是物料中位置处质点在、和三个坐标轴方向上的速度分量； 通过不同位置的速度矢量，计算和的分量差，计算速度梯度，进而分析剪切应力的分布均匀性，最终关联糊化均匀性； 采用衡量速度向量的线性关联度为： ； 其中，用于描述速度分量和随时间共同变化的速度矢量；若，说明和变化趋势一致；说明变化趋势相反；说明两者无线性的共同变化； 为标准化因子，是描述自身的波动幅度；是描述自身的波动幅度；对乘积开平方后，起到标准化作用，让最终的相关系数取值被约束在[−1,1]之间，消除量纲和自身波动幅度对的关联程度的干扰； 魔芋糊化是温度场与浓度场耦合的过程，热质梯度耦合，多长协同关联为，计算节点与之间的温度梯度与浓度梯度的协同程度： ； 其中，表示热-质耦合的三元梯度作用项，为三元或三重梯度，和代表不同的位置，为时间，是描述热、质梯度共同传递过程的耦合强度物理量； 为温度梯度，是温度，温度梯度是空间变化率，是反映了温度在空间中的分布差异，是热传递的核心驱动力，热从高温向低温传递，是由温度梯度进行推动的； 为浓度梯度，为质量浓度或粒子数浓度，类似温度梯度，浓度梯度是质量传递的核心驱动力； 为速度梯度，为流体或粒子的运动速度，速度梯度反映流场的剪切或拉伸特性，在对流过程中，速度分布会同时影响热传递和质量传递； 是对热、质、流三大梯度的模长做归一化处理，是极小量，避免分母为零； 是温度梯度、浓度梯度、速度梯度的点积，反映三者协同耦合的程度； 步骤S2：图神经网络模型处理：将构建的图结构数据输入至预训练的图神经网络模型中，图神经网络模型通过消息传递机制聚合邻域信息，提取并融合每个图节点的局部特征和全局拓扑结构特征，最终输出一个反映整个糊化均匀度的空间分布热力图，以及一个标识糊化不均匀区域位置的空间分布热力图； 步骤S3：均匀度识别与决策：根据糊化均匀度的空间分布热力图，判断当前糊化状态是否达到预设均匀度标准；若未达到标准，则结合空间分布热力图，定位糊化缺陷区域； 步骤S4：反馈控制执行：根据均匀度识别与定位结果，生成控制指令，驱动执行机构对糊化缺陷区域进行定向、精准的调控操作，调控操作包括但不限于调整局部温度、搅拌桨速度、方向或进料速率，以促进糊化均匀化； 步骤S5：迭代优化：重复执行步骤S1至S4，形成闭环反馈控制系统，直至整个反应体系的糊化均匀度达到预设标准，从而完成魔芋糊化的精准控制。

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