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龙图腾网恭喜广西大学申请的专利一种基于多端深度学习的发动机智能控制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：CN116291925B 。

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：202310301228.3，技术领域涉及：F02D41/24；该发明授权一种基于多端深度学习的发动机智能控制系统是由潘明章;李荆澳;苏铁城;梁科;梁璐;官维;江献宝;易承修设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多端深度学习的发动机智能控制系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多端深度学习的发动机智能控制系统，属于发动机控制技术领域，解决汽车不能在不同地形条件下提升驾驶性能和节约燃油的技术问题，系统包括发动机控制器、发动机、模式控制单元、车载计算机、云端数据处理中心、TPMS传感器、动力调谐陀螺仪、GPS模块、多个深度摄像头；车载计算机获取TPMS传感器、动力调谐陀螺仪、GPS模块、深度摄像头的数据，并无线发送到云端数据处理中心；云端数据处理中心的梯度策略会对当前路况进行分类，并发送到车载计算机中；车载计算机预估出当前路况的下一时刻所需的目标功率和目标档位，模式控制单元根据目标功率计算出目标燃油喷射量，发动机控制器根据目标燃油喷射量控制发动机运行。

本发明授权一种基于多端深度学习的发动机智能控制系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多端深度学习的发动机智能控制系统，包括发动机控制器（1）、发动机（2），其特征在于，还包括模式控制单元（3）、车载计算机（4）、云端数据处理中心（5）、TPMS传感器（6）、动力调谐陀螺仪（7）、GPS模块（8）、多个深度摄像头（9）；云端数据处理中心（5）中设有自学习型神经网络单元；车载计算机（4）获取TPMS传感器（6）、动力调谐陀螺仪（7）、GPS模块（8）、深度摄像头（9）的数据，并无线发送到云端数据处理中心（5）；自学习型神经网络单元将TPMS传感器（6）、动力调谐陀螺仪（7）、GPS模块（8）、深度摄像头（9）的数据分别输入对应的神经网络进行数据的特征提取，每类神经网络提取出的特征信息根据传感器类型乘以各自类型的权重，最后每类神经网络会计算出一个总得分；基于每类神经网络计算出的总得分，云端数据处理中心（5）的梯度策略会对当前路况进行分类，初步判断出路况类型后，云端数据处理中心（5）再通过无线通信将分类结果发送到车载计算机（4）中；车载计算机（4）利用扭矩传感器和转速传感器采集的实际扭矩和实际转速预估出当前路况的下一时刻所需的目标功率和目标档位，将目标功率和目标档位输出至模式控制单元（3）；模式控制单元（3）根据目标功率、实际扭矩、实际转速、实际油门开度计算出目标扭矩和目标转速，从而计算出目标燃油喷射量，并发送给发动机控制器（1）；发动机控制器（1）根据目标燃油喷射量控制发动机（2）运行；发动机控制器（1）控制喷油口开启的时间比根据目标燃油喷射量计算得出的开启时间长5%；云端数据处理中心（5）对TPMS传感器（6）、动力调谐陀螺仪（7）、GPS模块（8）、深度摄像头（9）的数据完成数据的解析后对分析得出的当前路况进行储存，同时将车辆传输到云端数据处理中心（5）的所有数据和与之对应的分类结果一同输入到大数据模式类比网络中；大数据模式类比网络根据数据类型将数据输入到不同的通道中，通道1用于接收车辆类型及型号参数；通道2用于接收车辆轮胎内压参数，使用近似估计的方法计算出车辆的负载大小；通道3用于接收车辆的视频信息数据；通道4用于接收车辆的地理位置、车行速度及精确的时间信息；通道5用于接收车载陀螺仪测量出的车辆偏角参数；通道6用于接收自学习型神经网络单元输出的路况结果；通道7用于计算车辆的耗能情况，每辆车每组时刻的7通道数据生成时域图表；读取通道1中的数据，在大数据信息库中匹配与当前车辆类型及型号参数相同的车辆信息库，将车辆数据包输入到第一级车辆信息库；在第一级车辆信息库中筛选出与车辆路况分析结果相同的车辆信息，组成第二级车辆信息库；第二级车辆信息库提取出每个信息库车辆的历史所需功耗和实际行驶功耗，计算出每个车辆的X值， 式中，为所需能耗，为实际能耗。

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