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龙图腾网获悉济南职业学院申请的专利基于深度强化学习的工业设备智能控制系统及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：CN120891781B 。

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：202511374213.5，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权基于深度强化学习的工业设备智能控制系统及方法是由贾玉凤设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的工业设备智能控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工业设备控制技术领域，公开了基于深度强化学习的工业设备智能控制系统及方法。该系统包括设备状态监测、强化学习决策、控制参数调整、异常干预、设备性能优化五大模块。设备状态监测模块采集设备实时运行数据，借深度强化学习算法分析状态变化，生成状态特征数据集；强化学习决策模块据此用深度强化学习模型算控制策略，生成控制策略参数集；控制参数调整模块依此调参数优化运行效率，生成优化控制参数集；异常干预模块监测异常，借深度强化学习识别干预，生成异常干预调整数据集；设备性能优化模块据此优化性能指标，生成性能优化参数表。该系统实现设备精准监测、策略智能优化、异常及时干预与性能提升，满足设备智能化管控需求。

本发明授权基于深度强化学习的工业设备智能控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的工业设备智能控制系统，其特征在于，所述系统包括： 设备状态监测模块基于工业设备的实时运行数据，采集设备状态参数，通过深度强化学习算法分析设备状态变化，生成设备状态特征数据集； 强化学习决策模块基于所述设备状态特征数据集，利用深度强化学习模型计算设备控制策略，生成控制策略参数集； 控制参数调整模块基于所述控制策略参数集，调整设备控制参数以优化运行效率，生成优化控制参数集； 异常干预模块基于所述优化控制参数集，监测设备运行异常情况，通过深度强化学习进行异常识别和干预，生成异常干预调整数据集； 设备性能优化模块基于所述异常干预调整数据集，优化设备性能指标，生成设备性能优化参数表； 所述优化控制参数集的获取步骤具体为： 所述控制策略参数集，提取设备控制参数数据，筛选每个时间点的参数值，结合设备运行状态，分析参数波动性，得到设备控制参数数据； 所述设备控制参数数据，对每个参数点与对应设备性能指标进行计算，通过分析参数与性能的关系，识别参数变化量，得到参数分布数据； 所述参数分布数据，分析设备整体参数分布，通过深度强化学习优化参数调整策略，生成优化控制参数集； 所述异常干预调整数据集的获取步骤具体为： 基于所述优化控制参数集，监测设备运行过程中的实时参数波动率与偏移量，识别波动范围，通过深度强化学习算法剔除异常值，分析平均波动率，得到参数波动数据； 分析所述参数波动数据对设备性能的影响，利用深度强化学习模型计算异常影响程度，生成异常影响数据； 依据所述异常影响数据，动态调整控制参数，通过深度强化学习优化干预策略，生成异常干预调整数据集； 所述设备性能优化参数表的获取步骤具体为： 基于所述异常干预调整数据集，进行设备性能指标分析，采集差异化时间点下的性能数据，整理性能变化趋势，通过深度强化学习归类数据，得到设备性能分布数据； 基于所述设备性能分布数据，进行目标性能路径参数调整，分析最优性能条件，通过深度强化学习比较差异化运行条件下的性能变化，调整控制参数，得到目标性能路径参数； 基于所述目标性能路径参数，按照当前操作参数调整设备运行条件，生成设备性能优化参数表。

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