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广东奥特龙电器制造有限公司黎振豪获国家专利权

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龙图腾网获悉广东奥特龙电器制造有限公司申请的专利厨房排烟空间矢量控制与气流组织协同优化管理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:CN120720642B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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:202511170479.8,技术领域涉及:F24C15/20;该发明授权厨房排烟空间矢量控制与气流组织协同优化管理方法及系统是由黎振豪;黎志星设计研发完成,并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

厨房排烟空间矢量控制与气流组织协同优化管理方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了厨房排烟空间矢量控制与气流组织协同优化管理方法及系统,涉及数据处理技术领域;本发明通过构建厨房空间拓扑,部署多传感器采集油烟浓度、温度、风速及设备运行数据,经插值生成结构化环境张量;求解高精度油烟运动矢量场,通过生成动态扩散路径、定位油烟核心区、动态标记人员风险区,并合成热羽流主径;采用LSTM模型预测设备负载与故障概率,生成动态功耗策略;构建清除率、能耗以及舒适度的多目标函数,通过遗传算法输出帕累托最优解集,按工况动态选择控制方案;最终将指令转化为排风、补风协同动作,经PID实时调参和闭环修正,实现能耗降低的同时,达到提升油烟清除效率且人员区风速精准控制在舒适范围的效果。

本发明授权厨房排烟空间矢量控制与气流组织协同优化管理方法及系统在权利要求书中公布了:1.厨房排烟空间矢量控制与气流组织协同优化管理方法,其特征在于,包括以下步骤: S1、基于厨房空间拓扑数据部署多传感器;通过多传感器收集实时环境数据集和厨房实时运行数据; S2、基于实时环境数据集,通过中心差分法、Sobel算子,得到结构化场数据;基于结构化场数据,通过动力学方程求解得到最终油烟物运动矢量场;基于最终油烟物运动矢量场提取油烟物特征并进行动态轨迹建模,得到动态矢量图; S3、基于实时环境数据集,进行油烟物浓度场阈值过滤并进行聚类分析,得到油烟核心区集合; 通过暴露风险评估,得到动态人员区;基于动态矢量图,进行热羽流特征量化,得到热羽流主径; 所述S3包括以下步骤: S31、将实时环境数据集中的油烟物浓度场进行浓度单位标准化处理并匹配最终油烟物运动矢量场的时间戳,得到标准化油烟物浓度场; 创建高油烟掩膜;基于高油烟掩膜对标准化油烟物浓度场进行标记,得到标记化浓度场; S32、设定DBSCAN算法的邻域半径和最小聚类点数,得到DBSCAN算法的参数; 基于DBSCAN算法的参数对标记化浓度场进行聚类分析,得到空间相邻的高浓度点群; 剔除空间相邻的高浓度点群中的噪声点,并计算每个簇的质心位置、等效半径以及峰值浓度,得到油烟核心区集合; S33、基于厨房空间拓扑结合红外定位系统热成像动态追踪,得到人员实际活动区;在人员实际活动区内叠加最终油烟物运动矢量场,并计算暴露指数,得到实时动态人员区; S34、通过提取动态矢量图中的灶台热源,并进行系数校准,得到灶台热功率;基于灶台热功率计算动态矢量图中的羽流强度,得到羽流强度集; 设定羽流强度阈值,对羽流强度集中>羽流强度阈值的羽流强度进行筛选,得到高强度羽流集;对高强度羽流集中的羽流进行路径合成,得到热羽流主径; S4、将实时厨房运行数据输入至使用历史厨房运行数据训练的LSTM模型中,进行负载预测和故障概率预测,得到实时动态功耗策略; 所述S4包括以下步骤: S41、收集历史能耗数据、工况时长以及设备状态数据,得到历史运行数据;根据功率变化率对历史运行数据进行划分工况,得到带标签的历史运行数据; S42、构建LSTM模型;设定LSTM模型的权值;使用历史运行数据训练LSTM模型,训练过程中结合寻优算法寻找LSTM模型的权值,得到最优解;将最优解作为LSTM模型的权值,得到优化LSTM模型; S43、将实时厨房运行数据输入至最终LSTM模型,进行负载预测和故障概率预测,得到负载预测结果和故障概率预测结果;基于负载预测结果和故障概率预测结果,生成实时动态功耗策略; S5、基于实时动态功耗策略构建多目标函数;基于油烟核心区集合、动态人员区、热羽流主径以及多目标函数,通过多目标遗传算法,得到帕累托最优解集;根据实时工况从帕累托最优解集选出最优解; S6、将最优解转化为执行指令,并进行排风控制与补风控制的气流组织协同优化,得到最终控制指令集; S7、对最终控制指令集的执行效果数据进行偏差分析,得到控制参数修正量;通过控制参数修正量执行控制。

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广东奥特龙电器制造有限公司,其通讯地址为:528300 广东省佛山市顺德区勒流镇江义大道东三路;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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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