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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于柔性动作-评价算法的滚珠丝杠进给系统伺服参数优化方法及设备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：CN119987285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510092964.1，技术领域涉及：G05B19/408；该发明授权基于柔性动作-评价算法的滚珠丝杠进给系统伺服参数优化方法及设备是由史铁林;黄雨西;段暕;梁健强;郭康彪;熊学辰;纪建党设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于柔性动作-评价算法的滚珠丝杠进给系统伺服参数优化方法及设备在说明书摘要公布了：本发明属于伺服控制优化相关技术领域，其公开了一种基于柔性动作‑评价算法的滚珠丝杠进给系统伺服参数优化方法及设备，该方法包括以下步骤：1构建基于Actor‑Critic框架的SAC算法的智能体网络，所述智能体网络引入了最大熵；2通过环境搜索接口将滚珠丝杠进给系统的仿真模型和SAC算法的智能体网络关联，并训练SAC算法的智能体网络，继而采用训练完成的智能体网络获得优化的伺服参数。使用的SAC算法引入了最大熵概念，在探索最大累计奖励值的同时，探索随机策略的最大熵，拓宽了智能体网络的探索空间，提高探索的随机性，相较于启发式算法和其他深度强化学习算法而言，不易陷入局部最优。

本发明授权基于柔性动作-评价算法的滚珠丝杠进给系统伺服参数优化方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于柔性动作-评价算法的滚珠丝杠进给系统伺服参数优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 1构建基于Actor-Critic框架的SAC算法的智能体网络，所述智能体网络引入了最大熵，其Actor策略网络的公式为： 其中，为奖励值，为熵值，γ表示折扣因子，为温度系数； 2通过环境搜索接口将滚珠丝杠进给系统的仿真模型和SAC算法的智能体网络关联，并训练SAC算法的智能体网络，继而采用训练完成的智能体网络获得优化的伺服参数； critic网络的更新公式为： Actor网络的更新公式为： α值的更新公式为： 式中，为Critic网络在状态下采取动作的预期累计奖励；D为回放缓冲区的数据；为状态下采取动作的奖励值；为Actor网络在状态下的预期累计奖励；为当前的策略采样；使用了重参数化技巧，动作从策略高斯分布采样得到，即，其中为策略神经网络，参数为，为网络的初始化参数；为目标Critic网络状态下采取动作的预期累计奖励；为状态下采取动作的概率；为熵的目标值，用来自动调整熵正则项。

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