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龙图腾网恭喜中国科学技术大学申请的专利基于强化学习的速调管状态反馈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：CN119439756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202510032696.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于强化学习的速调管状态反馈控制方法是由魏征宇;周泽然;谢春杰;王琳设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的速调管状态反馈控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于强化学习的速调管状态反馈控制方法，包括：建立强化学习模型，基于速调管的状态来定义状态，基于低电平控制系统的幅度与相位设置值来定义动作，基于速调管当前与理想状态的偏离程度及动作后偏离程度的变化量来定义奖励，使用引擎接收来自于环境的幅度与相位设置值，并将得到的速调管的状态发送给环境；在训练模式下使用虚拟引擎以加速模型训练，在控制模式下则切换到真实引擎并利用以上述模型为反馈算法的低电平控制系统对实际加速器的速调管状态进行反馈控制。本发明的方法能提升低电平控制系统对速调管状态的控制精度，使速调管输出更加稳定，且能大幅减少反馈控制算法迭代到最优过程所需的训练时间。

本发明授权基于强化学习的速调管状态反馈控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的速调管状态反馈控制方法，其特征在于，包括：S1：建立具有智能体和环境的强化学习模型；强化学习模型至少基于速调管的状态来定义状态，至少基于低电平控制系统的幅度与相位的设置值来定义动作；在环境中至少基于速调管的当前状态相对于速调管的理想状态的偏离程度以及采取动作后偏离程度的变化量来定义奖励；S2：在环境内设置引擎，使得引擎接收来自于环境的低电平控制系统的幅度与相位的设置值，并将对应的速调管的状态发送给环境，引擎包括虚拟引擎和真实引擎，真实引擎包括实际加速器中的低电平控制系统以及速调管；S3：对强化学习模型进行训练，之后将训练好的模型用于反馈控制；在训练模式下切换到虚拟引擎，在控制模式下切换到真实引擎，以通过基于强化学习模型作为反馈控制算法的低电平控制系统实现对实际加速器中速调管状态的反馈控制；虚拟引擎是离线的速调管输入输出的拟合模型，拟合模型设置为在接收到幅度与相位的设置值后，预测得到相应设置值下真实加速器中的速调管状态；在S2中，获取速调管输入输出的拟合模型，以作为虚拟引擎，包括：S21：构建速调管输入输出的拟合模型；S22：在真实加速器中设置并记录多组不同的幅度与相位的设置值，同时记录下在该设置值下速调管输出的幅度与相位，以采集得到拟合模型的训练数据集；S23：利用拟合模型的训练数据集，来训练速调管输入输出的拟合模型，直到预测精度能达到要求。

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