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龙图腾网获悉南京六煤机械有限公司申请的专利基于时序深度学习的乳化液泵自适应供液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：CN121657426B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610170619.X，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权基于时序深度学习的乳化液泵自适应供液方法及系统是由张文全;陈京京;陈佳乐;朱楼设计研发完成，并于2026-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序深度学习的乳化液泵自适应供液方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及自动化控制技术领域，公开了基于时序深度学习的乳化液泵自适应供液方法及系统，该方法通过采集乳化液泵站出口流体状态数据并同步捕获综采工作面液压支架动作指令，构建多维时空特征矩阵，输入BP‑LSTM组合预测模型，利用LSTM分支与BP分支分别并行预测流量的稳态趋势与瞬态突变，并通过BP融合网络加权输出总预测流量需求值；将该预测值逆向映射为前馈基础目标频率，同时结合基于实时压力偏差解算的模糊PID反馈补偿修正频率，叠加生成最终控制频率驱动乳化液泵；本发明可有效解决传统控制中因跨模态语义缺失与物理惯性导致的响应滞后问题，抑制瞬态压力坍塌与水锤效应，实现高产高效工况下的恒压供液。

本发明授权基于时序深度学习的乳化液泵自适应供液方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于时序深度学习的乳化液泵自适应供液方法，其特征在于，所述方法包括： 采集乳化液泵站出口的流体状态数据以及供液管道的管道状态参数并捕获液压支架动作指令，基于流体状态数据和液压支架动作指令构建多维时空特征矩阵；所述流体状态数据至少包括实时泵站出口压力值；基于管道状态参数计算管道传输滞后时间τ； 构建BP-LSTM组合预测模型，将多维时空特征矩阵分别输入BP-LSTM组合预测模型的LSTM趋势预测分支和BP突变预测分支进行并行预测，将LSTM趋势预测分支输出的趋势预测值与BP突变预测分支输出的突变预测值输入BP-LSTM组合预测模型中的BP融合网络进行加权融合，输出总预测流量需求值； 对总预测流量需求值进行压力损失补偿，所述压力损失补偿方法为：设定管道流阻补偿系数，基于管道流阻补偿系数对总预测流量需求值进行流阻补偿得到补偿后的流量需求值；将补偿后的总预测流量需求值逆向映射为前馈基础目标频率，根据管道传输滞后时间τ确定前馈提前量，基于实时泵站出口压力值生成模糊偏差状态量，通过模糊PID规则解算反馈补偿修正频率，叠加前馈基础目标频率与反馈补偿修正频率生成最终控制频率驱动乳化液泵； 所述模糊偏差状态量的生成方法包括：计算实时泵站出口压力值与预设的目标工作压力值之间的压力偏差，对压力偏差求取一阶导数得到压力偏差变化率，对压力偏差与压力偏差变化率进行量化处理和模糊化处理映射为模糊语言变量，生成模糊偏差状态量； 所述反馈补偿修正频率的解算方法包括：依据预设的模糊推理规则表对模糊偏差状态量进行模糊推理，动态解算PID控制器的比例参数修正量、积分参数修正量和微分参数修正量，根据比例参数修正量、积分参数修正量和微分参数修正量实时更新PID控制器的预设PID参数，利用更新后的PID参数对压力偏差进行运算输出反馈补偿修正频率。

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