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龙图腾网获悉中交第一航务工程局有限公司;中交一航局安装工程有限公司;中交石油天然气管道工程有限公司申请的专利基于散货码头生产设备协同作业的维护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：CN121120033B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511677237.8，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于散货码头生产设备协同作业的维护方法及系统是由马江江;谷守奎;朱鑫;杨世豪设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于散货码头生产设备协同作业的维护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于散货码头生产设备协同作业的维护方法及系统，属于港口散货码头生产设备智能运维技术领域。方法包括：获取散货码头的生产设备状态数据和作业数据；以状态数据和作业数据为输入，采用强化学习算法在维护成本与设备可靠性之间进行权衡，生成初始维护策略；将初始维护策略输入模型预测控制框架，以生产设备健康动力学模型、作业连续性约束及资源可用性约束为边界条件，通过滚动优化得到最优维护计划；根据最优维护计划执行维护作业，并将实际维护结果反馈至强化学习算法的训练模块，以持续更新初始维护策略。本发明提供的基于散货码头生产设备协同作业的维护方法及系统可以降低散货码头全生命周期的运维成本并提升设备的可用率。

本发明授权基于散货码头生产设备协同作业的维护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于散货码头生产设备协同作业的维护方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、在散货码头的生产设备上安装感应装置，以实时获取所述生产设备的状态数据； S2、在同一作业周期内，采集并存储与所述生产设备对应的作业数据； S3、以所述状态数据和作业数据为输入，采用强化学习算法在维护成本与设备可靠性之间进行权衡，生成初始维护策略； S4、将所述初始维护策略输入模型预测控制框架，以生产设备健康动力学模型、作业连续性约束及资源可用性约束为边界条件，通过滚动优化得到最优维护计划； S5、根据所述最优维护计划执行维护作业，并将实际维护结果反馈至所述强化学习算法的训练模块，以持续更新初始维护策略； 其中，所述模型预测控制框架的目标函数为： 其中，为惩罚权重，为强化学习算法输出的初始维护策略中第步对应的动作，为模型预测控制框架对初始维护策略优化后，第步的决策动作，为第步的维护成本，为滚动优化的时间步总数，，为滚动优化的时域长度，为滚动步长。

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中交第一航务工程局有限公司;中交一航局安装工程有限公司;中交石油天然气管道工程有限公司，其通讯地址为：300461 天津市滨海新区天津港保税区跃进路航运服务中心8号楼；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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