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龙图腾网获悉山东常美机械制造有限公司申请的专利一种基于强化学习的玉米收割机节能调控方法、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：CN120240137B 。

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：202510713552.5，技术领域涉及：A01D45/02；该发明授权一种基于强化学习的玉米收割机节能调控方法、系统是由刘佳琪;徐传祥;徐涛;王继鹏;阚兴祝;莫言召设计研发完成，并于2025-05-30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玉米收割机节能调控方法、系统在说明书摘要公布了：本发明属于玉米收割机管控技术领域，具体是一种基于强化学习的玉米收割机节能调控方法、系统，其中，该系统包括多源异构数据采集模块、强化学习决策模块、动作执行调控模块、安全约束模块和运行操控监管端；本发明通过多源异构数据采集模块进行玉米收割机运行过程的相关数据采集，强化学习决策模块基于所接收的数据信息设计连续动作集合，动作执行调控模块将动作指令转换为具体控制信号，对玉米收割机的运行进行自动适应性调控，且通过引入安全约束机制以降低玉米收割机的异常操作风险，实现了玉米收获作业从环境感知到参数优化的全流程智能化控制，有利于保证玉米收割机的安全稳定且高效节能运行，智能化和自动化水平高，运行管控难度小。

本发明授权一种基于强化学习的玉米收割机节能调控方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的玉米收割机节能调控系统，其特征在于，包括多源异构数据采集模块、强化学习决策模块、动作执行调控模块、安全约束模块和运行操控监管端；多源异构数据采集模块实时采集玉米收割机的作业环境及状态参数，对原始数据进行时空对齐与噪声滤波，生成三维状态向量； 强化学习决策模块将多源异构数据采集模块输出的三维状态向量映射为离散化状态编码，设计连续动作集合，动作执行调控模块将强化学习决策模块输出的动作指令转换为具体控制信号，对玉米收割机的运行进行自动适应性调控； 安全约束模块事先设定若干组需要监测的风险事项，若检测到玉米收割机在运行过程出现相应风险事项，则作出对应安全约束操作，且生成约束报警信息并发送至运行操控监管端，运行操控监管端对约束报警信息进行显示并预警； 运行操控监管端通信连接收割连续性检测模块，收割连续性检测模块将单位时间内玉米收割机的收割连续性执行状况进行分析，通过分析生成连续性合格信号或连续性异常信号，且将连续性合格信号或连续性异常信号发送至运行操控监管端，运行操控监管端接收到连续性异常信号时发出相应预警； 收割连续性检测模块的具体分析过程如下： 获取到玉米收割机的发动机转速、割台高度和脱粒滚筒转速，将发动机转速与当前所设定的标准发动机转速值进行差值计算并取绝对值以得到发动机检测值，同理获取到割台检测值和脱粒滚筒检测值；将发动机检测值、割台检测值和脱粒滚筒检测值与预设发动机检测阈值、预设割台检测阈值和预设脱粒滚筒检测阈值分别进行数值比较，若发动机检测值、割台检测值或脱粒滚筒检测值超过对应预设阈值，则判断玉米收割机处于收割非良性状态； 获取到单位时间内玉米收割机处于收割非良性状态的总时长并将其标记为收割非良特征值，将收割非良特征值与预设收割非良特征阈值进行数值比较，若收割非良特征值超过预设收割非良特征阈值，则生成连续性异常信号； 若收割非良特征值未超过预设收割非良特征阈值，则将发动机检测值、割台检测值和脱粒滚筒检测值进行加权求和计算得到收割机运测值，将单位时间内的所有收割机运测值进行均值计算得到收割机运析值，以及将单位时间内数值最大的收割机运测值标记为收割机异幅值； 通过将收割非良特征值、收割机运析值和收割机异幅值进行加权求和计算得到连续性评估值，将连续性评估值与预设连续性评估阈值进行数值比较，若连续性评估值超过预设连续性评估阈值，则生成连续性异常信号；若连续性评估值未超过预设连续性评估阈值，则生成连续性合格信号； 收割连续性检测模块通信连接约束有效性评估模块，收割连续性检测模块将连续性合格信号发送至约束有效性评估模块，约束有效性评估模块接收到连续性合格信号时将单位时间内针对玉米收割机的安全约束有效性进行评估分析，通过分析生成约束合格信号或约束隐患信号，且将约束合格信号或约束隐患信号发送至运行操控监管端，运行操控监管端接收到约束隐患信号时发出相应预警； 约束有效性评估模块的具体分析过程包括： 获取到单位时间内玉米收割机在运行过程中出现的所有风险事项，将相应风险事项的发生时刻标记为第一时刻，将作出对应约束操作的时刻标记为第二时刻，将第二时刻与第一时刻进行时间差计算得到约束延缓值；将约束延缓值与对应预设约束延缓阈值进行数值比较，若约束延缓值超过对应预设约束延缓阈值，则向相应风险事项赋予约束非有效符号TW-1； 获取到单位时间内约束非有效符号TW-1的赋予次数并将其与风险事项的发生总次数进行比值计算得到约束非有效检测值，将约束非有效检测值与预设约束非有效检测阈值进行数值比较，若约束非有效检测值超过预设约束非有效检测阈值，则生成约束隐患信号； 若约束非有效检测值未超过预设约束非有效检测阈值，则将约束延缓值与对应预设约束延缓阈值进行比值计算得到约束延测值，且将单位时间内的所有约束延测值进行均值计算得到约束延析值，并将单位时间内数值最大的约束延测值标记为约束延险值； 通过将约束非有效检测值、约束延析值和约束延险值进行加权求和计算得到约束有效性评估值，将约束有效性评估值与预设约束有效性评估阈值进行数值比较，若约束有效性评估值超过预设约束有效性评估阈值，则生成约束隐患信号；若约束有效性评估值未超过预设约束有效性评估阈值，则生成约束合格信号。

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