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龙图腾网获悉南通理工学院;江苏鹏飞集团股份有限公司申请的专利提锂回转窑浮动密封装置高精度自适应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：CN120819984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511325879.1，技术领域涉及：F27B7/42；该发明授权提锂回转窑浮动密封装置高精度自适应控制方法及系统是由孙健华;顾海;施鹏宇;李刚;贲道林;王凤琴;张捷;徐媛媛设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本提锂回转窑浮动密封装置高精度自适应控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了提锂回转窑浮动密封装置高精度自适应控制方法及系统，涉及智能控制技术领域，方法包括采集回转窑运行状态的多模态特征参数，将多模态特征参数输入物理信息神经网络，求解热弹性力学偏微分方程，输出形变场预测矩阵，基于形变场预测矩阵，求解以最小化泄漏率与磨损能耗为联合目标的多目标优化模型，输出密封补偿指令向量，基于密封补偿指令向量，驱动磁流变‑压电复合执行机构完成密封环的指令控制，收集所述指令控制的反馈结果数据，并基于反馈结果数据，采用强化学习算法在线调整多目标优化函数中各项权重系数的权重，将调整后的权重反馈至多目标优化模型；确保了回转窑在复杂工况下的控制稳定性。

本发明授权提锂回转窑浮动密封装置高精度自适应控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.提锂回转窑浮动密封装置高精度自适应控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：通过传感器系统实时采集回转窑运行状态的多模态特征参数； 步骤二：将所述多模态特征参数输入预训练的物理信息神经网络，求解热弹性力学偏微分方程，输出未来预设时隙的形变场预测矩阵； 步骤三：基于所述形变场预测矩阵，求解以最小化泄漏率与磨损能耗为联合目标的多目标优化模型，输出密封补偿指令向量； 步骤四：基于所述密封补偿指令向量，驱动磁流变-压电复合执行机构完成密封环的指令控制； 步骤五：收集所述指令控制的反馈结果数据，并基于反馈结果数据，采用强化学习算法在线调整多目标优化函数中各项权重系数的权重，将调整后的权重反馈至步骤三； 所述将所述多模态特征参数输入预训练的物理信息神经网络，求解热弹性力学偏微分方程，输出未来预设时隙的形变场预测矩阵包括以下步骤： 步骤21：采用多输入分支融合结构，构建包含热弹性力学偏微分方程的物理信息神经网络架构； 步骤22：将收集的所述多模态特征参数作为物理信息神经网络的训练样本，对物理信息神经网络进行预训练； 步骤23：在所述物理信息神经网络架构实际运行时，收集最新采集的多模态特征参数，将所述热弹性力学偏微分方程在窑体的三维网格上进行离散；对所述物理信息神经网络架构输出的位移场采用中心差分格式离散二阶时间导数，应力项采用有限体积法离散； 步骤24：预先设置时隙，向经过离散后的所述物理信息神经网络架构输入最新采集的多模态特征参数，通过前向传播获得初步预测的形变场预测矩阵，随后进行3次牛顿-拉夫森迭代修正，每次迭代计算残差，生成最终的未来时隙后，获取回转窑的形变场预测矩阵； 所述基于所述形变场预测矩阵，求解以最小化泄漏率与磨损能耗为联合目标的多目标优化模型，输出密封补偿指令向量包括以下步骤： 步骤31：定义各项可控参数作为参数变量，并基于参数变量和形变场预测矩阵，定义以最小化密封系统泄漏率与磨损能耗为联合优化目标的多目标优化函数； 步骤32：根据回转窑浮动密封装置的提锂过程的物理规律和工艺需求，设计对应的物理与工艺约束条件集合； 步骤33：以最小化所述多目标优化函数为优化目标，以所述物理与工艺约束条件集合作为约束条件集合，构造出多目标优化模型的凸优化模型； 步骤34：使用内点法对多目标优化模型进行求解，获得各项参数变量的解值，所有参数变量的解值组成密封补偿指令向量； 所述物理与工艺约束条件集合包括： 轴向补偿量小于预设的轴向阈值，径向补偿量小于预设的径向阈值； 每个液压囊压力调整量小于预设的压力调整阈值，且总压力调整量小于总压力调整阈值； 每个液压囊的补偿速度小于预设的补偿速度阈值； 补偿后的间隙小于预设的最大间隙； 所述基于反馈结果数据，采用强化学习算法在线调整多目标优化函数中各项权重系数的权重包括以下步骤： 步骤41：采用Actor-Critic框架作为强化学习算法的框架与网络模型； 步骤42：为强化学习算法设计状态空间、动作空间以及奖励函数； 步骤43：从所有已收集的多模态特征参数的历史数据中，加载多组历史控制周期数据，作为离线数据集；将该离线数据集输入Actor模型，对Actor网络使用PPO算法更新，Critic网络通过最小化时序差分误差，对Actor网络和Critic网络进行训练更新，直至奖励曲线收敛为止； 步骤44：将所述反馈结果数据输入至Actor网络中，获得Actor网络输出的对密封系统泄漏率和磨损能耗的比例系数的调整值，并将输出的调整值反馈至所述多目标优化函数中，对该多目标优化函数中的比例系数进行动态调整。

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