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龙图腾网获悉诺文科风机(北京)有限公司申请的专利一种矿井智能通风联合优调优控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：CN120195998B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510677102.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种矿井智能通风联合优调优控方法及系统是由李宏业;陈睿;姚凡;赵小曦;席梦博;徐浩宇;薛超宏;李建林;杨小泽;李浩;郭甲豪;黎平凡;卫鹏;刘昀祥;杨宏俊;张传玖;姚蔚利;李志国;白鹏设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种矿井智能通风联合优调优控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种矿井智能通风联合优调优控方法及系统，包括：S1：通过分布式多模态声波传感器采用网格化部署策略采集多源矿井通风数据；S2：使用信任函数理论对多源矿井通风数据进行融合优化，获得综合状态数据；S3：基于综合状态数据，通过一个自适应强化学习模型获得不同矿井设备最优的初步调控动作；S4：基于最优初步调控动作，引入巷道结构安全度作为动态约束因子结合改进鸽群优化算法获得最终调控动作，基于最终调控动作实现井下通风控制；通过将巷道结构安全度纳入适应度函数，使算法在优化通风效果和能耗的同时，充分考虑巷道结构的安全性。

本发明授权一种矿井智能通风联合优调优控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种矿井智能通风联合优调优控方法，其特征在于，方法步骤为： S1：通过分布式多模态声波传感器采用网格化部署策略采集多源矿井通风数据； S2：使用信任函数理论对多源矿井通风数据进行融合优化，获得综合状态数据； S3：基于综合状态数据，通过一个自适应强化学习模型获得不同矿井设备最优的初步调控动作； 所述自适应强化学习模型采用深度神经网络作为基础架构，并在隐藏层引入卷积神经网络的局部感知和权值共享思想，基于双深度Q网络算法进行策略更新以适应矿井通风系统复杂的非线性动态特性； 所述自适应强化学习模型包含输入层、多个隐藏层和输出层； S4：基于最优初步调控动作，引入巷道结构安全度作为动态约束因子结合改进鸽群优化算法获得最终调控动作，基于最终调控动作实现井下通风控制； 所述巷道结构安全度获取过程为： 利用安全传感器监测巷道的变形、应力参数，所述安全传感器包括位移传感器、应力传感器； 将变形、应力参数结合地质力学模型获取巷道结构安全指数，基于结构安全指数通过经验模型进行量化得到巷道结构安全度； 其中，改进鸽群优化算法通过在鸽群优化算法中使用混沌映射初始化鸽群位置，并在鸽群位置更新过程中引入多样性反馈机制，并考虑巷道结构安全度实现； 所述多样性反馈机制通过计算鸽群的多样性指标，使用欧氏距离度量鸽子之间的平均距离，当多样性指标低于预设的阈值时，对鸽子的位置进行随机扰动。

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