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龙图腾网获悉中南大学申请的专利面向金属镓精制过程化学除杂的温度精准自学习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：CN121763711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610240478.4，技术领域涉及：G05B13/02；该发明授权面向金属镓精制过程化学除杂的温度精准自学习控制方法是由黄科科;邓晗烨;阳春华;何茂琪;王明刚;吴德浩;王凯;桂卫华设计研发完成，并于2026-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向金属镓精制过程化学除杂的温度精准自学习控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向金属镓精制过程化学除杂的温度精准自学习控制方法，通过长短两种尺度统计温度预测误差，根据比值判断工况变化；在工况过渡阶段，采用BRB‑FC方法获得控制量以控制化学除杂温度；其中，以温度偏差及变化率为输入、控制量为输出，通过输入和规则权重刻画不同温度误差形态下各输入与规则的相对主导性，以输出控制量的置信度将规则结论扩展为多等级输出的置信分布，再通过ER融合输出控制量；工况切换后，对温度预测模型进行两阶段自适应更新：阶段Ⅰ仅更新低维致密参数，阶段Ⅱ进行稀疏重辨识完成模型结构修正，以对化学除杂进行模型预测控制。本发明能够为金属镓精制过程化学除杂提供一致、可重复的温度工艺条件。

本发明授权面向金属镓精制过程化学除杂的温度精准自学习控制方法在权利要求书中公布了：1.一种面向金属镓精制过程化学除杂的温度精准自学习控制方法，其特征在于，包括： 通过长短两种尺度统计温度预测模型的温度预测误差，并根据两种尺度的温度预测误差统计量的比值，判断金属镓精制过程化学除杂的工况变化； 在工况切换后的过渡阶段，采用基于置信规则库的模糊控制方法得到控制量，以对金属镓精制过程化学除杂进行温度控制；其中，以温度偏差和偏差变化率为控制输入、以控制量为输出，通过输入属性权重与规则权重刻画不同温度误差形态下各输入与规则的相对主导性，并以输出控制量的置信度将规则结论扩展为多等级输出的置信分布，再通过证据推理进行多规则融合输出控制量； 在工况切换后采集新工况数据，对基于稀疏辨识的温度预测模型进行两阶段自适应更新：第一阶段固定字典结构不变，仅对稀疏矩阵中的低维致密参数进行更新；若第一阶段所得的温度误差仍持续异常，则触发第二阶段进行稀疏重辨识得到新工况下的温度预测模型； 使用自适应更新后的温度预测模型，对金属镓精制过程化学除杂进行模型预测控制； 其中，长短两种尺度的温度预测误差统计量，统计方法为： 步骤A1，获取在线采样时刻的温度实测值和温度预测模型输出的温度预测值，计算时刻的温度预测误差： ； 步骤A2，采用指数加权移动平均递推时刻的短时间尺度误差能量统计量和长时间尺度误差能量统计量： ； ； 其中，分别为短尺度平滑因子和长尺度平滑因子； 步骤A3，根据两种时间尺度的温度预测误差统计量的比值，作为工况变化的触发指标： ； 若触发指标大于触发阈值，则判定工况发生变化。

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