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龙图腾网获悉西藏大学申请的专利一种基于混合智能模型的氧气浓度调控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：CN120949841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511132546.7，技术领域涉及：G05D11/13；该发明授权一种基于混合智能模型的氧气浓度调控方法是由严李强;许帅;王世锋;茹燕;石立鹏;赵旭东;方婍如设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合智能模型的氧气浓度调控方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合智能模型的氧气浓度调控方法。该方法包括以下步骤：采集多模态环境参数；利用卡尔曼滤波器对多模态环境参数进行优化估计，并对优化估计后的多模态环境参数进行特征提取；基于双向LSTM网络和Transformer模型构建氧气浓度预测模型，并利用近端策略优化算法和多模态特征数据对氧气浓度预测模型进行训练；利用实时的多模态环境参数和训练后的氧气浓度预测模型获取氧气浓度预测值；构建自适应比例积分微分控制器，利用氧气浓度预测值和自适应比例积分微分控制器生成通风设备控制指令，以进行氧气浓度调控。本发明能够精准控制氧气浓度，适用于矿山、医疗及工业等多种场景，为高精度氧气浓度控制提供了智能化解决方案。

本发明授权一种基于混合智能模型的氧气浓度调控方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合智能模型的氧气浓度调控方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过多模态传感器网络采集多模态环境参数； 利用卡尔曼滤波器对多模态环境参数进行优化估计以获取多模态环境参数的优化估计值，并对多模态环境参数的优化估计值进行特征提取，以获取多模态特征数据； 基于双向LSTM网络和Transformer模型构建氧气浓度预测模型，并利用近端策略优化算法和多模态特征数据对氧气浓度预测模型进行训练，以获取训练后的氧气浓度预测模型； 获取实时的多模态环境参数，利用实时的多模态环境参数和训练后的氧气浓度预测模型获取氧气浓度预测值； 构建自适应比例积分微分控制器，利用氧气浓度预测值和自适应比例积分微分控制器生成通风设备控制指令，并将通风设备控制指令发送至通风设备执行，以进行氧气浓度调控； 构建自适应比例积分微分控制器，表示为： ， ， ， ， 其中：为时刻的控制输出，具体为时刻的通风设备开度指令，，表示时刻的控制误差，为时刻的氧气浓度预测值，为预设目标氧气浓度，、、分别为比例增益、积分增益和微分增益，初始值由经验设定，、、分别为通过在线学习模块动态调整的比例增益增量、积分增益增量、微分增益增量，为控制当前误差变化的敏感度，为抑制历史噪声干扰。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西藏大学，其通讯地址为：850000 西藏自治区拉萨市江苏路36号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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