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龙图腾网获悉江苏苏北废旧汽车家电拆解再生利用有限公司申请的专利一种汽车拆解生产线多设备联动智能调度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：CN121787871B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610274848.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种汽车拆解生产线多设备联动智能调度方法及系统是由张磊;张兰兰;吴巧珍设计研发完成，并于2026-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种汽车拆解生产线多设备联动智能调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能制造技术领域，公开了一种汽车拆解生产线多设备联动智能调度方法及系统。所述方法包括：获取多源运行数据得到设备负荷分布矩阵和物料流动向量；根据所述设备负荷分布矩阵和所述物料流动向量利用粒子群算法得到任务调度优先级矩阵并确定联动瓶颈区域；利用深度强化学习模型在虚拟仿真环境中输出任务分配方案；根据所述任务分配方案确定拥堵区域并生成路径修正向量；调度可用替代设备执行负载转移得到负荷调整参数；根据所述负荷调整参数计算进度偏差向量并更新多设备协同的运行参数。本方法能够解决拆解产线因异构设备能力差异导致的级联失衡问题。

本发明授权一种汽车拆解生产线多设备联动智能调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种汽车拆解生产线多设备联动智能调度方法，其特征在于，包括： 获取汽车拆解生产线的多源运行数据，并进行预处理，得到设备负荷分布矩阵和物料流动向量； 根据所述设备负荷分布矩阵和所述物料流动向量，利用粒子群算法进行迭代寻优，得到任务调度优先级矩阵；根据所述任务调度优先级矩阵和预设处理能力阈值，确定阻塞节点，并根据所述阻塞节点结合预设的设备理论通量确定联动瓶颈区域以及所述联动瓶颈区域的严重程度； 若所述严重程度超过预设安全阈值，则根据所述联动瓶颈区域构建虚拟仿真环境；利用预先训练的深度强化学习模型，在所述虚拟仿真环境中进行策略交互与搜索，输出任务分配方案； 根据所述任务分配方案，计算预设的车间空间拓扑内的物料占用率，若所述物料占用率超过预设拥堵阈值，则根据所述物料占用率的空间分布确定拥堵区域，并生成针对所述拥堵区域的路径修正向量； 调度位于所述拥堵区域之外的可用替代设备接管所述拥堵区域内的待处理任务，执行负载转移，得到负荷调整参数； 根据所述负荷调整参数，利用预设的生产进度模拟模型计算进度偏差向量，并根据所述进度偏差向量更新多设备协同的运行参数； 其中，所述根据所述阻塞节点结合预设的设备理论通量确定联动瓶颈区域以及所述联动瓶颈区域的严重程度，包括： 获取所述阻塞节点的实时任务堆积量，并计算所述实时任务堆积量与所述预设的设备理论通量的差值； 将所述差值除以所述设备理论通量，得到量化后的所述严重程度； 将所述严重程度最高的阻塞节点及相邻的上游节点确定为所述联动瓶颈区域； 其中，所述利用预先训练的深度强化学习模型，在所述虚拟仿真环境中进行策略交互与搜索，输出任务分配方案，包括： 采集所述虚拟仿真环境的设备队列长度、剩余处理能力以及缓冲区占用率，构建状态空间向量； 利用所述深度强化学习模型的策略网络，根据所述状态空间向量输出动作指令，所述动作指令包括调整任务优先级权重或修改传输带节拍参数； 在所述虚拟仿真环境中执行所述动作指令，计算执行后的单位时间产量提升率和关键工序延时减少率； 根据所述产量提升率和所述延时减少率计算综合奖励值，并利用所述综合奖励值更新所述策略网络，直至所述综合奖励值满足预设的收敛条件，输出对应动作序列下的所述任务分配方案。

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