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龙图腾网获悉嘉兴圣一环境科技有限公司;杭州圣翊企业管理有限公司申请的专利基于深度学习的光学元件调节控制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：CN121115516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511635644.2，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于深度学习的光学元件调节控制方法及系统是由董得胜设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的光学元件调节控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及光学元件控制技术领域，公开了基于深度学习的光学元件调节控制方法及系统。该系统的光学数据采集模块在目标光学元件表面设光学传感器阵列，采集实时形变与光路偏移数据；深度学习特征提取模块构建神经网络模型，输入数据后输出多维度特征向量；动态基线建模模块据此建立动态行为基线模型并更新参数；初始调节信号生成模块比对特征向量与基线模型，生成初始控制信号；初级调节反馈模块采集初级调节后的偏差数据；误差校正模块分析偏差数据生成校正系数与终期控制信号；终期调节执行模块促使调节器执行终期调节并输出光路稳定性评估数据，可实现光学元件精准调节，保障光路稳定。

本发明授权基于深度学习的光学元件调节控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的光学元件调节控制系统，其特征在于，所述系统包括： 光学数据采集模块，用于在目标光学元件表面设置光学传感器阵列，采集光学元件的实时形变数据与光路偏移数据； 深度学习特征提取模块，用于构建光学特征提取神经网络模型，将所述实时形变数据与光路偏移数据输入至所述光学特征提取神经网络模型中，输出光学元件的多维度特征向量； 动态基线建模模块，根据所述多维度特征向量建立光学元件调节的动态行为基线模型，并通过跨层次特征关联分析实时更新动态行为基线模型的参数； 初始调节信号生成模块，将所述多维度特征向量与动态行为基线模型进行比对，生成光学元件调节器的初始控制信号； 初级调节反馈模块，用于光学元件调节器基于所述初始控制信号执行初级调节动作后，采集实际光路参数与预期光路参数的初级偏差数据； 误差校正模块，通过深度学习误差校正模型分析所述初级偏差数据，生成初始控制信号的校正系数，并基于所述校正系数生成光学元件调节器的终期控制信号； 终期调节执行模块，用于光学元件调节器基于所述终期控制信号执行终期调节动作，并输出终期调节后的光路稳定性评估数据； 所述系统还包括：异常检测模块，用于对所述终期调节后的光路稳定性评估数据进行多尺度异常模式识别，标记异常光路波动区间，包括： 多尺度分解单元，用于通过经验模态分解将所述光路稳定性评估数据分解为不同尺度的本征模态分量； 异常标记单元，基于各本征模态分量的能量分布特征识别异常光路波动区间； 所述系统还包括：溯源分析模块，结合所述异常光路波动区间与历史光学元件调节数据，通过深度学习溯源网络追踪异常光路波动的根本成因路径，包括： 图神经网络构建单元，用于建立光学元件调节参数与光路波动之间的拓扑关系图； 路径回溯单元，用于通过图注意力网络在所述拓扑关系图中定位异常光路波动的根本成因节点。

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