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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利一种基于强化学习的密炼温度迭代学习预测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：CN119758731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411930998.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于强化学习的密炼温度迭代学习预测控制方法是由薄翠梅;潘颖;何文敏;李俊设计研发完成，并于2024-12-26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密炼温度迭代学习预测控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于强化学习的密炼温度迭代学习预测控制方法。包含：S1、基于反应能量守恒原理建立密炼过程系统温度控制模型；S2、建立状态空间表达形式的系统温度控制模型；S3、针对过程的批次特性设计迭代学习控制律，建立迭代轴误差模型；S4、设计二维系统迭代学习模型预测控制方法，确定成本性能指标函数；S5、求解关于优化变量的标准二次规划问题；S6、设置SoftActor‑Critic算法的超参数，将训练完成的策略网络与ILMPC控制器输出结合，并作用于系统；S7、根据缓存区的样本数据更新网络参数。本发明优化了控制系统在非重复扰动和未知动态变化下的控制鲁棒性，有效提高了密炼工艺排胶温度的稳定性。

本发明授权一种基于强化学习的密炼温度迭代学习预测控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的密炼温度迭代学习预测控制方法，其特征在于，所述方法作用于橡胶密炼系统，具体包含以下步骤： S1、基于反应能量守恒原理建立密炼过程系统温度控制模型； S2、建立状态空间表达形式的系统温度控制模型； S3、针对过程的批次特性设计迭代学习控制律，建立迭代轴误差模型； S4、设计二维系统迭代学习模型预测控制方法，确定成本性能指标函数； 所述S4基于时域和迭代域二维系统信息，实现迭代域性能和时域性能的互补，保证批次过程控制的二维稳定性； 首先定义在N个采样点上，定义温度预测输出迭代预测控制器输入Δδu及外部干扰wk的序列如下： wkt＝fxkt,ukt,νkt-fxk-1t,uk-1t,νk-1, 结合迭代轴误差模型和系统温度控制模型，推导得出预测模型： 其中表示各变量的增量形式，为沿批次轴的初始状态变化量，G、F分别为预测模型的输入系数矩阵和初始状态系数矩阵，表达式为： 基于预测模型设计二次型成本性能指标，该指标由输出参考轨迹与预测输出的误差、批次和时间轴上控制输入值构成，分别用于衡量控制输入的幅值、批次域的收敛鲁棒性以及时间域的动态稳定性；在各项添加权重矩阵，通过调整权重系数的大小，确定最适合密炼过程的控制性能函数： 其中，表示系统状态xkt关于控制输入变化量Δδukt的目标函数，t表示当前时刻，为预测时刻t+1的误差序列，Rx和Ru是适当维度的权重矩阵， 用于量化状态偏差与控制增量对成本函数的相对影响；nx是预测状态的最大时域步长， nu是预测控制输入的最大时域步长； S5、求解关于优化变量的标准二次规划问题； 所述S5利用最优性条件求解控制增量： 在每个时间步长内，只采用计算出的最优序列中的第一个控制动作，则第k批次t时刻的控制输入信号为： S6、设置SoftActor-Critic算法的超参数，将训练完成的策略网络与ILMPC控制器输出结合，并作用于橡胶密炼系统； S7、根据缓存区的样本数据更新网络参数。

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