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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳市聯(lián)特微電腦信息技術(shù)開發(fā)有限公司;深圳愛微人工智能有限公司申請(qǐng)的專利一種基于擴(kuò)散大模型的智能制造設(shè)備控制方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119916694B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-20發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510400302.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05B13/04；該發(fā)明授權(quán)一種基于擴(kuò)散大模型的智能制造設(shè)備控制方法及系統(tǒng)是由顏海鷹;顏思威;胡修勇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-01向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于擴(kuò)散大模型的智能制造設(shè)備控制方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及制造設(shè)備控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于擴(kuò)散大模型的智能制造設(shè)備控制方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：獲取智能制造設(shè)備多模態(tài)類型數(shù)據(jù)；基于智能制造設(shè)備多模態(tài)類型數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序數(shù)據(jù)采集，生成初始多模態(tài)數(shù)據(jù)集；對(duì)初始多模態(tài)數(shù)據(jù)集進(jìn)行運(yùn)行模態(tài)融合，生成制造設(shè)備多模態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)；基于預(yù)設(shè)的擴(kuò)散大模型對(duì)制造設(shè)備多模態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備虛擬運(yùn)行處理，生成設(shè)備運(yùn)行虛擬狀態(tài)分布圖；基于設(shè)備運(yùn)行虛擬狀態(tài)分布圖對(duì)初始化后的擴(kuò)散大模型進(jìn)行物理約束優(yōu)化，生成設(shè)備物理特性匹配擴(kuò)散模型。本發(fā)明通過結(jié)合擴(kuò)散大模型、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、增量學(xué)習(xí)和差分隱私保護(hù)，提高了智能制造設(shè)備控制的精準(zhǔn)性和適應(yīng)性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于擴(kuò)散大模型的智能制造設(shè)備控制方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于擴(kuò)散大模型的智能制造設(shè)備控制方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1：獲取智能制造設(shè)備多模態(tài)類型數(shù)據(jù)；基于智能制造設(shè)備多模態(tài)類型數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序數(shù)據(jù)采集，生成初始多模態(tài)數(shù)據(jù)集；對(duì)初始多模態(tài)數(shù)據(jù)集進(jìn)行運(yùn)行模態(tài)融合，生成制造設(shè)備多模態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)；步驟S2：基于預(yù)設(shè)的擴(kuò)散大模型對(duì)制造設(shè)備多模態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備虛擬運(yùn)行處理，生成設(shè)備運(yùn)行虛擬狀態(tài)分布圖；基于設(shè)備運(yùn)行虛擬狀態(tài)分布圖對(duì)初始化后的擴(kuò)散大模型進(jìn)行物理約束優(yōu)化，生成設(shè)備物理特性匹配擴(kuò)散模型；基于設(shè)備運(yùn)行虛擬狀態(tài)分布圖對(duì)設(shè)備物理特性匹配擴(kuò)散模型進(jìn)行多輪模型驗(yàn)證與測(cè)試，生成優(yōu)化的設(shè)備控制策略集合；步驟S3：根據(jù)設(shè)備控制策略候選集對(duì)制造設(shè)備多模態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)匹配分析，生成動(dòng)態(tài)控制策略；基于動(dòng)態(tài)控制策略對(duì)智能制造設(shè)備進(jìn)行多設(shè)備協(xié)同優(yōu)化，生成動(dòng)態(tài)設(shè)備協(xié)同優(yōu)化數(shù)據(jù)；對(duì)動(dòng)態(tài)設(shè)備協(xié)同優(yōu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行執(zhí)行效果采集分析，生成增量學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集；通過增量學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集對(duì)設(shè)備物理特性匹配擴(kuò)散模型進(jìn)行擴(kuò)散模型增量學(xué)習(xí)以及持續(xù)優(yōu)化，從而生成設(shè)備長(zhǎng)期優(yōu)化控制矩陣；步驟S4：對(duì)設(shè)備長(zhǎng)期優(yōu)化控制矩陣和設(shè)備物理特性匹配擴(kuò)散模型進(jìn)行訪問控制，生成設(shè)備控制差分隱私保護(hù)數(shù)據(jù)；對(duì)設(shè)備控制差分隱私保護(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行完整性校驗(yàn)，生成安全威脅監(jiān)測(cè)日志；根據(jù)安全威脅監(jiān)測(cè)日志對(duì)設(shè)備長(zhǎng)期優(yōu)化控制矩陣進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整存儲(chǔ)與訪問策略，生成最終安全優(yōu)化策略，以執(zhí)行智能制造設(shè)備控制作業(yè)。

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