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龙图腾网获悉山西北都科技股份有限公司申请的专利基于强化学习的生电极焙烧过程参数协同优化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：CN121657425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610156215.5，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权基于强化学习的生电极焙烧过程参数协同优化控制方法是由赵杰卫;周涛;黄玉龙;李鹏;贾康荣设计研发完成，并于2026-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的生电极焙烧过程参数协同优化控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于强化学习的生电极焙烧过程参数协同优化控制方法，属于生电极焙烧技术领域。方法包括：采集生电极焙烧过程的多源状态数据，并进行特征提取。构建基于深度确定性策略梯度的强化学习模型，评估焙烧过程的运行效能。构建多源数据的动态关联网络。建立多目标优化模型，采用非支配排序遗传算法求解，得到参数优化解集，并通过层次分析法选择当前工况的最优控制参数。通过工业控制器将最优控制参数转化为执行指令。本发明通过多源数据融合与动态关联网络构建、强化学习与多目标优化结合，精准适配焙烧复杂过程，实现质量、能耗与设备寿命协同优化，提升控制精准性与可靠性，保障生产平稳高效。

本发明授权基于强化学习的生电极焙烧过程参数协同优化控制方法在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的生电极焙烧过程参数协同优化控制方法，其特征在于，包括： 实时采集生电极焙烧过程的多源状态数据，所述多源状态数据包括焙烧工艺数据、炉膛环境数据和生电极特性数据； 运用经验模态分解方法对所述多源状态数据去噪，采用因子分析进行特征提取，得到工艺特征、环境特征和电极特性特征； 构建基于深度确定性策略梯度的强化学习模型，以所述工艺特征、环境特征和电极特性特征作为状态输入，实时评估焙烧过程的运行效能，并根据评估结果进行初步参数调整； 采用贝叶斯滤波算法融合所述多源状态数据，运用互信息与复杂网络聚类结合技术构建多源数据的动态关联网络； 根据所述动态关联网络建立综合焙烧质量、能耗成本和设备寿命的多目标优化模型，采用非支配排序遗传算法Ⅲ求解所述多目标优化模型，得到参数优化解集，并通过层次分析法选择当前工况的最优控制参数； 利用模糊PID控制技术，通过工业控制器将所述最优控制参数转化为执行指令，结合前馈-反馈复合控制调节焙烧过程参数。

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山西北都科技股份有限公司，其通讯地址为：043200 山西省运城市稷山县稷山经济技术开发区西社园区振西大街消防站东300米；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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