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龙图腾网获悉枣庄矿业(集团)有限责任公司申请的专利一种基于强化学习的综掘面除尘系统自适应控制模型的训练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：CN120103707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510255498.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于强化学习的综掘面除尘系统自适应控制模型的训练方法是由曹东京;魏振全;徐洪泽;苗彬设计研发完成，并于2025-03-05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综掘面除尘系统自适应控制模型的训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的综掘面除尘系统自适应控制模型的训练方法，包括：搭建综掘面物理模型，在所述综掘面物理模型的掘进点生成粉尘，使用粉尘传感器捕获综掘面各位置的粉尘浓度，获得粉尘分布数据；构建强化学习模型，根据获得的粉尘分布数据训练所述强化学习模型，训练好的强化学习模型用于自适应控制通风系统。本发明可以生成大量训练数据，通过训练得到自适应控制通风除尘模型，有效提高除尘效率，有效减少设备功耗与人工干预，推动煤矿智能化发展。

本发明授权一种基于强化学习的综掘面除尘系统自适应控制模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的综掘面除尘系统自适应控制模型的训练方法，其特征在于，包括： 搭建综掘面物理模型，在所述综掘面物理模型的掘进点生成粉尘，使用粉尘传感器捕获综掘面各位置的粉尘浓度，获得粉尘分布数据； 构建强化学习模型，根据获得的粉尘分布数据训练所述强化学习模型，训练好的强化学习模型用于自适应控制通风系统； 搭建综掘面物理模型包括： 将所述综掘面物理模型划分为掘进面、巷道壁和模型开口三个面，所述掘进面与所述巷道壁密封连接，所述模型开口的右侧为开放状态，其中巷道底边长为预设长度，所述掘进面由上半面拱形与下半面矩形组合而成；所述综掘面物理模型包括电机、风机、粉尘发生器、粉尘传感器以及以等比例替代传统抽压风筒，其中选择支持联网或通过接口模块连接网络的电机、风机与粉尘传感器； 在所述综掘面物理模型的掘进点生成粉尘包括： 压入式风筒的出口正对掘进面安装，用于将新鲜空气输入掘进区域并覆盖粉尘源，抽出式风筒出口位于模型开口端右侧，用于将粉尘排出；其中抽、压管道安装在平台支架上方并分别与抽、压风机相连接；将风机的控制端与主机连接，控制通风设备； 在所述综掘面物理模型的掘进面开若干孔位，作为粉尘发生器的产尘入口，对应产尘入口安装粉尘发生器，将粉尘发生器的输出口连接管道，将管道接入掘进面；通过掘进面的若干孔位传输粉尘，结合通风设备的控制，完成粉尘的生成； 使用粉尘传感器捕获综掘面各位置的粉尘浓度包括： 其中，C为整体的粉尘浓度；Ci为第i个传感器测得的粉尘浓度；Wi为第i个传感器的权重； 根据获得的粉尘分布数据训练所述强化学习模型包括： 根据设定的奖励函数计算每个数据样本的奖励值，将带有奖励值的经验数据加入回放缓冲区，用于模型的前期训练，生成初步的除尘控制策略； 根据所述强化学习模型采用经验回放机制，将带有奖励值的经验数据存储到回放缓冲区中； 计算当前状态下每个动作的Q值，通过最小化损失函数更新Q值，其中Q为当前状态下采取动作的预期回报； 当损失函数达到预定的收敛条件或设定的阈值时，停止训练，输出训练好的强化学习模型用于自适应控制通风系统。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人枣庄矿业(集团)有限责任公司，其通讯地址为：277000 山东省枣庄市泰山中路118号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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