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龙图腾网获悉北京山水云图科技有限公司申请的专利一种X射线源的输出强度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：CN115413101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202210983999.0，技术领域涉及：H05G1/30；该发明授权一种X射线源的输出强度控制方法及系统是由黄谦;江晟;李野;赵鹏;徐伟设计研发完成，并于2022-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种X射线源的输出强度控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开的一种X射线源的输出强度控制方法及系统，由于利用工作电压、灯丝电流、工作温度对X射线源的输出强度进行了预测，并基于实际输出强度、输出强度预测值、X射线源的输出强度目标值确定与输出强度目标值对应的目标工作电压和目标灯丝电流，使得目标工作电压和目标灯丝电流的确定过程考虑了X射线源长时间工作时温度升高导致的温漂问题，提升了X射线源的输出强度稳定性。

本发明授权一种X射线源的输出强度控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种X射线源的输出强度控制方法，其特征在于，包括： 获取X射线源的实际输出强度和工作参数，所述工作参数包括：工作电压、灯丝电流、工作温度、射线管形状参数、空气湿度和设备传输损耗，所述工作温度实际上是靶材温度，由于所述靶材温度与管体温度存在对应关系，所述工作温度实际应用中采用所述管体温度，所述射线管形状用靶面的倾斜角度、外形尺寸射线管形状参数表征，所述设备传输损耗由X射线源的功耗、散热、材料温升特性确定； 将所述工作电压、所述灯丝电流、所述工作温度、所述射线管形状参数、所述空气湿度和所述设备传输损耗输入预设输出强度预测模型，得到输出强度预测值，所述预设输出强度预测模型是根据样本数据训练得到的，所述预设输出强度预测模型为RBF神经网络模型； 将所述实际输出强度、所述输出强度预测值、所述X射线源的输出强度目标值输入预设控制器模型，确定与所述输出强度目标值对应的目标工作电压和目标灯丝电流，所述预设控制器模型为PID控制器模型； 利用所述目标工作电压和所述目标灯丝电流控制所述X射线源工作； 所述RBF神经网络模型的训练过程如下： 获取多个样本数据，每个样本数据包括：历史实际输出强度、历史工作电压、历史灯丝电流、历史工作温度、射线管形状参数、历史空气湿度和设备传输损耗； 针对每个样本数据，将历史工作电压、历史灯丝电流、历史工作温度、射线管形状参数、历史空气湿度和设备传输损耗输入初始RBF神经网络模型进行训练，得到每个样本数据对应的历史输出强度预测值，直至每个样本数据中的历史实际输出强度和对应的历史输出强度预测值之间的差值小于预设阈值，确定训练后的初始RBF神经网络模型为所述RBF神经网络模型； 其中，将所述实际输出强度、所述输出强度预测值、所述X射线源的输出强度目标值输入预设控制器模型，确定与所述输出强度目标值对应的目标工作电压和目标灯丝电流，包括： 将所述实际输出强度、所述输出强度预测值、所述X射线源的输出强度目标值输入预设控制器模型，确定与所述输出强度目标值对应的初始目标工作电压和初始目标灯丝电流； 计算工作电压设定值与所述初始目标工作电压之间的第一差值，以及灯丝电流设定值与所述初始目标灯丝电流之间的第二差值； 在所述第一差值小于第一差值阈值，且所述第二差值小于第二差值阈值时，将所述工作电压设定值作为所述目标工作电压，将所述灯丝电流设定值作为所述目标灯丝电流； 在所述第一差值大于等于第一差值阈值，和或，所述第二差值大于等于第二差值阈值时，将所述初始目标工作电压作为所述目标工作电压，将所述初始目标灯丝电流作为所述目标灯丝电流。

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