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龙图腾网获悉肯佐控制设备(上海)有限公司申请的专利基于大数据分析的电动执行器能耗优化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：CN119903329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510397400.9，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于大数据分析的电动执行器能耗优化方法及系统是由唐晓峰;唐其忠设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的电动执行器能耗优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据分析的电动执行器能耗优化方法及系统，具体涉及能耗优化技术领域；通过采集多源运行数据，利用滑动窗口提取时序特征生成工况模态特征向量，结合能效影响因子权重矩阵构建能效影响因子集。利用动态密度聚类算法对能效影响因子集进行工况状态聚类，生成运行模态分类树；对非稳态运行模态进行能耗溯源分析，生成能效劣化特征图谱。随后将能效劣化特征图谱输入预训练的能耗优化决策模型，输出动态调控策略集，并在策略生效后通过比较能效跃迁轨迹与理论最优曲线的偏离度，迭代更新模型权重，输出最终优化控制参数包，实现电动执行器运行模式的智能优化与节能控制。

本发明授权基于大数据分析的电动执行器能耗优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据分析的电动执行器能耗优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集电动执行器的多源运行数据流，基于滑动窗口对多源运行数据流进行时序特征提取，生成执行器工况模态特征向量； 根据执行器工况模态特征向量，结合预设能效影响因子权重矩阵，构建能效影响因子集； 基于动态密度聚类算法对能效影响因子集进行工况状态聚类，生成执行器运行模态分类树； 选取多维度能效影响因子集中局部密度和相对距离的乘积超过阈值的因子为初始聚类中心； 根据初始聚类中心分布密度，划分密度相似且能效影响因子分布连续的连续工况状态为相同聚类分支； 将符合密度连通性条件的离散因子归为相邻聚类分支； 构建树状分类结构，基于聚类分支的能效指数均值与方差进行剪枝优化，生成包含稳态运行模态与非稳态运行模态的执行器运行模态分类树； 对非稳态运行模态进行能耗溯源分析，生成能效劣化特征图谱； 识别非稳态运行模态的工况状态区间，确定能效影响因子阈值范围； 根据能效影响因子阈值范围，筛选能耗异常增加的指令段，提取与控制指令序列相关的异常脉冲模式，标记异常脉冲模式的起止时刻； 以异常脉冲模式起止时刻为基准，计算电动执行器电机电流信号的异常变化量和阀门位置反馈信号的滞后响应量； 基于电机电流信号的异常变化量与阀门位置反馈信号的滞后响应量之间的数值关联关系，生成能效劣化特征图谱； 将能效劣化特征图谱输入预训练的能耗优化决策模型，输出动态调控策略集； 在动态调控策略集生效后，通过比较策略实施前后的能效跃迁轨迹与理论最优能耗曲线的偏离度，迭代更新能耗优化决策模型的权重分布，输出最终优化控制参数包。

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