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龙图腾网获悉洛阳理工学院申请的专利一种旋转作业设备旋转速度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：CN121611188B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610141904.9，技术领域涉及：E02F9/12；该发明授权一种旋转作业设备旋转速度控制方法及系统是由卢艳阳;卢楠;杨海霞;方钊;陈中玉;李春明;臧克国;王锋;上官林建;朱德荣设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种旋转作业设备旋转速度控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及旋转作业设备控制领域，公开了一种旋转作业设备旋转速度控制方法及系统，其基于实时采集的旋转作业设备运行状态、设备姿态以及旋转速度，所述旋转作业设备运行状态包括设备运行速度、车身倾角、臂架振动幅度和频率；所述设备姿态包括臂架的位置、姿态和载重；将多个旋转作业设备参数作为融合输入，并结合不同地形中对各参数设置的权重系数，采用深度学习模型预测输出旋转作业设备当前容许旋转速度，然后以该容许旋转速度控制旋转作业过程，可在兼顾安全的前提下最大化提高作业效率和智能化水平。

本发明授权一种旋转作业设备旋转速度控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种旋转作业设备旋转速度控制方法，其特征在于：所述方法具体包括如下步骤： S1.基于预先采集的旋转作业设备运行状态、设备姿态以及旋转速度构建并训练深度学习模型；具体包括： 所述旋转作业设备运行状态包括设备运行速度、车身倾角、臂架振动幅度和频率； 所述设备姿态包括臂架的位置、姿态和载重； 基于预先采集的旋转作业设备运行状态和设备姿态参数按照操作时间序列构建训练参数集；结合旋转作业设备自身容许旋转速度设置上限，采用模型预测控制算法建立初始深度学习模型，所述初始深度学习模型输出为旋转作业设备各操作时间序列训练参数集对应的容许旋转速度； 将预先采集的各操作时间序列训练参数集对应的实际旋转速度和所述初始深度学习模型输出的对应所述容许旋转速度进行比较，根据比较结果对所述初始深度学习模型进行优化，直至二者比较结果误差在预期范围内时停止训练过程，并将训练后符合要求的深度学习模型部署在控制器内； 所述训练参数集具体形式为： 所述容许旋转速度为； 所述为对应i时刻采集的旋转作业设备参数构建的训练参数集；所述为设备运行速度，所述为设备运行速度权重值；所述为车身倾角，所述为车身倾角权重值；所述A为臂架振动幅度，所述为臂架振动幅度权重值，所述f为臂架振动频率，所述为臂架振动频率权重值；所述S为臂架的位置；所述J为臂架的姿态，所述为臂架姿态的权重值；所述L为臂架的载重，所述为臂架载重的权重值’； 所述为旋转作业设备自身容许旋转速度设置上限；所述为深度学习模型输出值； S2.基于设置的传感器模块采集旋转作业设备当前运行状态和当前设备姿态，采用所述深度学习模型输出旋转作业设备当前容许旋转速度； S3.控制器从作业任务中解析出目标位置，基于输出的当前容许旋转速度通过PID算法计算出精确的液压阀或电机控制指令，控制旋转作业设备完成旋转作业任务。

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