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龙图腾网恭喜通亚汽车制造有限公司申请的专利基于人工智能的粉料车操控及安全监控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：CN119247863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411785594.1，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权基于人工智能的粉料车操控及安全监控系统是由田忠猛;杨奉钦;刘岩;吴则俭;曾祥静;刘迎雪;韩兆斌;刘海宁设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的粉料车操控及安全监控系统在说明书摘要公布了：本发明涉及安全监控技术领域，尤其涉及基于人工智能的粉料车操控及安全监控系统，包括数据采集模块、行驶状态分析模块、粉料状态分析模块、粉料运输风险预测模块、粉料运输风险预警模块和控制模块，其中，行驶状态分析模块用于将行驶状态数据导入粉料车行驶状态分析模型中分析粉料车的行驶状态；所述粉料状态分析模块用于将罐体内粉料状态数据导入粉料分布状态分析模型中分析粉料车在行驶过程中罐体内的粉料分布状态；所述粉料运输风险预测模块用于根据粉料车的行驶状态分析结果和粉料分布状态分析结果，预测粉料车在行驶过程中的粉料运输风险。能够减轻驾驶人员的负担，提高运输的安全性和可靠性，确保粉料的均匀运输。

本发明授权基于人工智能的粉料车操控及安全监控系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的粉料车操控及安全监控系统，其特征在于，包括数据采集模块、行驶状态分析模块、粉料状态分析模块、粉料运输风险预测模块、粉料运输风险预警模块和控制模块，其中，所述数据采集模块用于采集粉料车的行驶状态数据和罐体内粉料状态数据；所述行驶状态分析模块用于将行驶状态数据导入粉料车行驶状态分析模型中分析粉料车的行驶状态；所述粉料状态分析模块用于将罐体内粉料状态数据导入粉料分布状态分析模型中分析粉料车在行驶过程中罐体内的粉料分布状态；所述粉料运输风险预测模块用于根据粉料车的行驶状态分析结果和粉料分布状态分析结果，预测粉料车在行驶过程中的粉料运输风险；所述粉料运输风险预警模块用于根据粉料运输风险预测结果，向粉料车的驾驶人员发出粉料运输风险预警；所述控制模块用于控制数据采集模块、行驶状态分析模块、粉料状态分析模块、粉料运输风险预测模块、粉料运输风险预警模块的运行；所述行驶状态分析模块中运行行驶状态分析策略，所述行驶状态分析策略包括以下具体步骤：S11、提取数据采集模块采集的粉料车的行驶状态数据；S12、将行驶状态数据代入行驶状态变化系数计算公式中计算行驶状态变化系数，所述行驶状态变化系数计算公式为：；式中，Xs表示当前粉料车行驶路段的行驶状态变化系数，分别表示当前粉料车行驶路段第i次采样得到的加速度、速度、振动频率的频谱分量；分别表示当前粉料车行驶路段的平均加速度变化率、平均速度、振动频率的平均值；表示当前粉料车行驶路段第i+1次采样得到的加速度；表示第i+1次采样和第i次采样的采样时间间隔；n为当前粉料车行驶路段的采样次数，i为1至n中任一项；所述行驶状态分析策略还包括以下具体步骤：S13、提取计算得到的所有粉料车行驶路段的行驶状态变化系数，将所有粉料车行驶路段的行驶状态变化系数按照粉料车行驶路段的种类进行划分，得到多种粉料车行驶路段行驶状态变化系数序列；获取预设的粉料车行驶路线上粉料车即将到达的下一个粉料车行驶路段种类；获取下一个粉料车行驶路段种类对应的粉料车行驶路段行驶状态变化系数序列；将粉料车行驶路段行驶状态变化系数序列按照时间顺序构建粉料车行驶路段行驶状态变化时间序列，基于粉料车行驶路段行驶状态变化时间序列，训练预测粉料车即将到达的下一个粉料车行驶路段的行驶状态变化系数的粉料车行驶路段行驶状态变化预测模型；S14、预设滑动步长为1以及滑动窗口长度为W；使用滑动窗口方法将粉料车行驶路段行驶状态变化时间序列内所有行驶状态变化系数转化为多个训练样本，其中，每个训练样本由滑动窗口内的行驶状态变化系数序列组成，将训练样本作为粉料车行驶路段行驶状态变化预测模型的输入，将预设滑动步长为1后的粉料车行驶路段的行驶状态变化系数作为输出，以预测准确率作为训练目标，对粉料车行驶路段行驶状态变化预测模型进行训练；生成根据粉料车行驶路段行驶状态变化时间序列预测粉料车即将到达的下一个粉料车行驶路段的行驶状态变化系数的粉料车行驶路段行驶状态变化预测模型；其中，所述粉料车行驶路段行驶状态变化预测模型为循环神经网络模型；S15、获取预测得到的粉料车即将到达的下一个粉料车行驶路段的行驶状态变化系数；所述粉料状态分析模块中运行粉料状态分析策略，所述粉料状态分析策略包括以下具体步骤：S21、获取数据采集模块采集的粉料车的罐体内粉料状态数据；S22、将罐体内粉料状态数据代入粉料分布状态异常系数计算公式中计算粉料分布状态异常系数，所述粉料分布状态异常系数计算公式为： ；式中，Fb表示当前粉料车行驶路段的粉料分布状态异常系数；表示当前粉料车行驶路段第i次采样得到罐体内部第j个等距离位置的粉料分布密度；m为等距离位置数量；S23、将当前粉料车行驶路段的粉料分布状态异常系数作为当前粉料车行驶路段的粉料运输风险系数；所述粉料运输风险预测模块中运行粉料运输风险预测策略，所述粉料运输风险预测策略包括以下具体步骤：S31、将计算得到的所有粉料车行驶路段的行驶状态变化系数和粉料运输风险系数存入历史行驶路段数据集中，所述历史行驶路段数据集用于训练粉料运输风险预测模型，将所述历史行驶路段数据集划分为70%的历史行驶路段数据训练集和30%的历史行驶路段数据测试集；S32、构建回归网络模型，将历史行驶路段数据训练集中的行驶状态变化系数作为回归网络模型的输入，将历史行驶路段数据训练集中的粉料运输风险系数作为回归网络模型的输出，对回归网络模型进行训练，以得到初始回归网络模型；S33、通过历史行驶路段数据测试集对初始回归网络模型进行测试，输出满足预设模型准确度的初始回归网络模型作为粉料运输风险预测模型；S34、将粉料车即将到达的下一个粉料车行驶路段的行驶状态变化系数输入到粉料运输风险预测模型中，输出预测得到的粉料车即将到达的下一个粉料车行驶路段的粉料运输风险系数。

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