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龙图腾网获悉杭州富阳鸿源再生资源利用有限公司申请的专利一种基于强化学习的再生资源生产线自适应控制方法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：CN121300102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511884267.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于强化学习的再生资源生产线自适应控制方法是由吴泽源;丁凯军;冯豪祺;胡志程;曹宏;方凌;刘豪;刘凡斌;蒋洪华设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的再生资源生产线自适应控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自适应控制技术领域，具体为一种基于强化学习的再生资源生产线自适应控制方法，包括：通过在线辨识器，实时辨识表征过程动态的关键模型参数并估计其不确定性；基于该不确定性，由策略网络在线自适应地整定控制器参数；并借助价值网络与强化学习算法，对该参数整定策略进行持续的在线学习与自我优化，以实现对时变过程的最优控制。通过在线辨识过程关键参数的不确定性，并利用强化学习持续自整定控制器参数，实现对时变不确定生产过程的高性能鲁棒控制。

本发明授权一种基于强化学习的再生资源生产线自适应控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的再生资源生产线自适应控制方法，其特征在于，包括： 实时获取铜盐产品生产线的过程变量，对过程变量进行标定和加权处理；通过注意力网络根据所有过程变量的当前数值，为每个过程变量计算权重系数，并利用所述权重系数对相应的过程变量进行缩放，由缩放后的多组过程变量构建为表征实时过程状态的状态向量； 通过在线辨识器，利用循环神经网络的门控单元分析所述状态向量的历史序列，在线辨识表征当前工况下物料转化特性的物料反应敏感度参数，并估计敏感度参数的不确定性信息；所述物料反应敏感度参数是指，在生产过程中，表征关键控制输入量的变化对核心被控输出变量影响程度的动态过程增益； 基于多层感知机构成的策略网络，计算所述不确定性信息在连续控制周期内的时间变化率，对不确定性信息与时间变化率进行非线性映射，输出用于补偿物料转化特性变化的控制增益调制系数；利用调制系数，对预设的性能基准控制器参数集与鲁棒基准控制器参数集进行计算，生成加权的性能控制分量与加权的鲁棒控制分量；所述加权的性能控制分量，是通过将所述性能基准控制器参数集中的各参数与所述控制增益调制系数相乘而得到；所述加权的鲁棒控制分量，是通过将所述鲁棒基准控制器参数集中的各参数与所述控制增益调制系数的互补系数相乘而得到，且所述调制系数与互补系数之和恒为一；将所述加权的性能控制分量与所述加权的鲁棒控制分量中对应位置的参数逐项相加，自适应生成实时控制器参数； 所述性能基准控制器参数集，是通过这种离线整定方法预先确定的： 建立生产线在标称工况下的过程模型，并基于所述过程模型采用齐格勒-尼科尔斯阶跃响应法，通过分析模型的开环响应曲线的特征参数，计算得出所述性能基准控制器参数集； 所述鲁棒基准控制器参数集，是通过离线整定方法预先确定的： 建立包含参数摄动与未建模动态的生产线不确定性过程模型集，并基于所述生产线不确定性过程模型集采用H无穷控制理论，求解得到能够为模型集内的所有模型均提供稳定闭环性能的控制器参数，这组参数即为所述鲁棒基准控制器参数集； 基于实时控制器参数调节控制器输出；基于多层感知机构成的价值网络，依据实时过程状态，评估状态价值，并结合控制器输出与期望状态设定值，形成时序差分误差信号； 利用时序差分误差信号，通过基于强化学习的控制梯度算法确定控制更新梯度，同步在线自整定策略网络与价值网络的网络权重。

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