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龙图腾网获悉宜宾四川大学产业技术研究院申请的专利基于深度强化学习的数控机床直线轴冷却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：CN120610511B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511120900.4，技术领域涉及：G05B19/19；该发明授权基于深度强化学习的数控机床直线轴冷却控制方法及系统是由彭骥;杨柯;张智嵘;胡晓兵;殷鸣;李龙江设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的数控机床直线轴冷却控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数控机床直线轴温度控制技术领域，尤其涉及一种基于深度强化学习的数控机床直线轴冷却控制方法及系统，该方法根据工况变化自动调节冷却液参数，减小直线轴温升与热变形，提高机床精度及其稳定性。它包括构建直线轴中空冷却丝杠瞬态热‑固耦合有限元模型；构建考虑丝杠关键位置温升与热变形的奖励函数；构建Actor‑Critic网络框架；利用TD3算法训练Actor网络参数，获得用以控制冷却液参数的预训练Actor模型。基于小样本物理数据微调Actor模型参数，并将最终的Actor模型部署于工控机中，构建智能冷却控制系统。基于多源传感数据自适应调整冷却液流量与温度，控制直线轴温升与热变形，提高机床热稳定性，为数控机床直线轴智能冷却控制提供了一种新思路。

本发明授权基于深度强化学习的数控机床直线轴冷却控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的数控机床直线轴冷却控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：构建机床直线轴热-固耦合瞬态有限元分析模型； 构建机床直线轴三维模型，并划分四面体网格；定义机床直线轴中各零件材料的属性参数，计算机床的伺服电机、轴承、丝杠螺母副的生热率；基于相似性原则计算中空冷却丝杠强迫对流换热系数； 将所述生热率和丝杠强迫对流换热系数作为热边界条件，建立瞬态温度场模型；基于瞬态温度场模型获取瞬态温度场载荷，施加固定约束，构建机床直线轴热-固耦合瞬态有限元分析模型； 步骤2：构建状态向量和动作向量； 状态向量为t时刻的电机电流，为t时刻的运动位置，为t时刻的进给速度，为t时刻直线轴关键测温点的温度； 动作向量为t时刻的冷却液流量，为t时刻的冷却液目标温度值； 根据当前时序特征的状态向量与执行动作向量，t+1时刻的状态向量，为基于热-固耦合瞬态有限元分析模型的状态转移函数，为随机扰动项； 步骤3：构建奖励函数； 奖励函数，为t时刻的总奖励值，为基于温度变化的子奖励项，为基于温度变化的权重系数，为基于直线轴热变形的子奖励项，为基于直线轴热变形的权重系数，； 步骤4：构建Actor-Critic网络框架，Actor-Critic网络框架包括Actor网络和Critic网络； Actor网络包括线性映射层、位置编码层、多个堆叠的差分注意力机制编码层和掩码差分注意力机制层；状态向量通过线性层映射到高维嵌入空间，并对结果进行位置编码；而后多个堆叠的差分注意力机制编码层依次提取状态特征，引入掩码多头注意力机制计算注意力权重，并对目标输出序列进行右移操作；其中，差分注意力机制编码层包含多头差分注意力机制和前馈神经网络； Critic网络是基于MLP-LSTM双分支特征融合网络构建，它包括LSTM分支网络、MLP分支网络和全连接层，通过LSTM分支网络提取状态向量的时序特征，通过MLP分支网络提取动作向量的特征，通过全连接层将特征和时序特征拼接为一个张量，线性变换后输出最终预估Q值； 步骤5：基于深度确定性策略梯度改进的TD3强度学习算法预训练Actor-Critic网络框架，获得Actor网络初模型； 基于深度确定性策略梯度改进的TD3强度学习算法采用两个Critic网络并输出Q值，取最小Q值作为目标值，Actor网络通过目标值来更新策略，Critic网络通过最小化时序差分误差更新参数，对策略输出添加噪声； 取最小Q值作为目标值，为步骤3构建的奖励函数，为折扣因子，为两个Critic网络预估的Q值，为t+1时刻的状态向量，和分别为目标Actor网络和目标Critic网络的参数，为目标策略函数； 在训练过程中，从经验缓冲区中随机采样小批量数据进行参数更新，，为随机采样小批量数据，B为批次大小，为经验缓冲区，为均匀分布， ，为t+1时刻的状态向量，环境转移到的时间步t+1的新状态； 步骤6：基于小样本物理数据微调Actor网络预训练模型参数，获取深度强化学习冷却参数控制模型，利用所述深度强化学习冷却参数控制模型预测冷却液的流量和目标温度，实现机床直线轴冷却控制。

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