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龙图腾网获悉浙江优纳特科学仪器有限公司申请的专利基于深度强化学习的防爆锁组智能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：CN120318942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510798971.3，技术领域涉及：G07C9/00；该发明授权基于深度强化学习的防爆锁组智能控制方法及系统是由邱耀彰;陆松涛;陆飞峰设计研发完成，并于2025-06-16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防爆锁组智能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度强化学习的防爆锁组智能控制方法及系统，涉及智能控制技术领域，包括：采集防爆锁组实时工作数据，构建基于图神经网络的动态决策模块，采用对比学习构建特征提取网络获取判别特征向量，将组件状态向量和判别特征向量输入深度强化学习模型生成控制指令，并基于奖励值更新模型参数，实现了防爆锁组的智能控制，提高了开锁精度和安全性，延长了锁组使用寿命。

本发明授权基于深度强化学习的防爆锁组智能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的防爆锁组智能控制方法，其特征在于，包括： 采集防爆锁组的实时工作数据，所述实时工作数据包括防爆锁组的开锁时间、开锁角度、开锁力度、开锁速度、锁芯温度以及环境温度； 构建基于图神经网络的动态决策模块，将防爆锁组的各个组件建模为图网络节点和图网络边，利用图注意力机制计算关联权重矩阵，利用图卷积网络提取时空特征向量，将所述关联权重矩阵与所述时空特征向量融合得到组件状态向量，包括： 获取防爆锁组的物理结构并将所述防爆锁组构建为图网络，所述图网络包括节点集合和边集合，其中所述节点集合包括锁芯节点、锁定机构节点、传动轴节点和防爆外壳节点，每个所述节点包含对应组件的特征向量，所述边集合用邻接矩阵表示组件间的物理连接关系； 通过多个平行的注意力计算单元进行特征处理，每个注意力计算单元通过特征变换矩阵对节点对应的节点特征向量进行线性变换，将变换后的特征向量拼接，通过注意力权重矩阵计算节点间的关联系数，得到注意力权重并进行加权融合，得到防爆锁组组件间的关联权重矩阵； 通过多层图卷积网络提取节点的空间特征，在每一层中对关联权重矩阵进行归一化处理，在图结构上传递节点信息，经非线性激活处理得到每一层的节点特征矩阵； 对指定时间窗口内的节点特征矩阵进行时间卷积运算，提取节点状态的时序变化特征； 将所述多层图卷积网络输出的空间特征与时序变化特征进行特征融合，得到包含时空信息的组件状态向量； 采用对比学习方法构建特征提取网络，将所述实时工作数据按照不同时间窗口长度分割得到多个数据片段，通过编码器提取数据片段的对应的局部特征和全局特征并计算互信息损失，得到防爆锁组的判别特征向量； 将所述组件状态向量和所述判别特征向量输入深度强化学习模型，生成包括锁芯转动角度、转动速度和施加力度调节参数的控制指令； 向执行单元发送所述控制指令，采集实时响应数据并计算奖励值，基于所述奖励值更新所述深度强化学习模型的网络参数和图神经网络中的参数。

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