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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利模块化对象生产线的孪生建模方法、装置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：CN119882644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510055778.0，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权模块化对象生产线的孪生建模方法、装置及设备是由李小鹏;章阳坤;奚月平;何铭设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本模块化对象生产线的孪生建模方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种模块化对象生产线的孪生建模方法，其包括：获取模块化对象的各个组成构件的特性参数，以作为第一输入，并且获取模块化对象的目标工作环境的环境参数，以作为第二输入；基于第一输入的至少一部分，创建模块化对象的初始虚拟轮廓；将第一输入、第二输入以及初始虚拟轮廓导入至仿真系统；在仿真系统中，利用免模型强化学习模型训练第一输入、第二输入以及初始虚拟轮廓并同时对其进行自动调整；计算得到与第一输入相关联的第一输出、与第二输入相关联的第二输出以及与初始虚拟轮廓相关联的成品虚拟轮廓中的至少一个。本发明支持自行创建模块化对象模型，也支持对现有的、实体的模块化对象进行修改，实现了比拟现实世界的仿真。

本发明授权模块化对象生产线的孪生建模方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种模块化对象生产线的孪生建模方法，其特征在于，包括下列步骤： -获取模块化对象的各个组成构件的特性参数，以作为第一输入，并且获取模块化对象的目标工作环境的环境参数，以作为第二输入； -基于所述第一输入的至少一部分，创建所述模块化对象的初始虚拟轮廓； -将所述第一输入、所述第二输入以及所述初始虚拟轮廓导入至仿真系统； -在所述仿真系统中，利用免模型强化学习模型训练所述第一输入、所述第二输入以及所述初始虚拟轮廓并同时对其进行自动调整； -计算得到与所述第一输入相关联的第一输出、与所述第二输入相关联的第二输出以及与所述初始虚拟轮廓相关联的成品虚拟轮廓中的至少一个； 其中，所述免模型强化学习模型为深度Q网络的形式，其中所述深度Q网络中的Q函数为： ； 其中，表示学习率，表示马尔可夫奖励过程的折扣因子，和分别表示当前和下一个环境状态，和分别表示当前和下一个可执行操作，表示当前状态所获得的奖励； 其中，所述Q函数通过以下方式来更新： 其中，ω表示损失函数，N表示状态执行操作的总数目； 其进一步包括： -以概率选择任一可执行操作，作为探索操作； -以概率选择过去经验中具有最大期望奖励估计值的可执行操作，作为利用操作； -平衡所述探索操作和所述利用操作，以避免局部最优操作 其中，表示所有操作的集合。

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