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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京航空航天大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種數(shù)據(jù)和規(guī)則模型融合驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜設(shè)備實(shí)時(shí)控制方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115187085B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210825731.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0639；該發(fā)明授權(quán)一種數(shù)據(jù)和規(guī)則模型融合驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜設(shè)備實(shí)時(shí)控制方法是由左穎;柯超凡;張萌;陶飛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-07-14向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種數(shù)據(jù)和規(guī)則模型融合驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜設(shè)備實(shí)時(shí)控制方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)和規(guī)則模型融合驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜設(shè)備實(shí)時(shí)控制方法，包括：復(fù)雜設(shè)備實(shí)時(shí)控制方案可信度評(píng)估模塊，該模塊基于歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)建立復(fù)雜設(shè)備產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測(cè)模型，并評(píng)估各控制方案的可信度；基于改進(jìn)模擬退火的復(fù)雜設(shè)備實(shí)時(shí)控制模塊，該模塊基于產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測(cè)模型和智能優(yōu)化算法，生成控制方案；基于規(guī)則模型的復(fù)雜設(shè)備實(shí)時(shí)控制模塊，該模塊根據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)建立復(fù)雜設(shè)備實(shí)時(shí)控制規(guī)則模型，生成控制方案；多實(shí)時(shí)控制方案融合輸出模塊，該模塊基于不同控制方案的可信度，對(duì)其進(jìn)行融合并輸出。本發(fā)明能夠在一定程度上解決復(fù)雜設(shè)備實(shí)時(shí)控制不規(guī)范、不及時(shí)、不可靠的問(wèn)題，提高復(fù)雜設(shè)備實(shí)時(shí)控制的智能化水平。

本發(fā)明授權(quán)一種數(shù)據(jù)和規(guī)則模型融合驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜設(shè)備實(shí)時(shí)控制方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種數(shù)據(jù)和規(guī)則模型融合驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜設(shè)備實(shí)時(shí)控制方法，其特征在于，包括如下： （1）設(shè)計(jì)復(fù)雜設(shè)備實(shí)時(shí)控制方案可信度評(píng)估模塊，包括： ①基于歷史數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模型構(gòu)建：根據(jù)復(fù)雜設(shè)備歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)，以生產(chǎn)環(huán)境參數(shù)E、設(shè)備工藝參數(shù)M、關(guān)鍵控制參數(shù)C作為輸入，以產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)Q作為輸出，建立復(fù)雜設(shè)備產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測(cè)模型； ②產(chǎn)品質(zhì)量實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)：在生產(chǎn)過(guò)程中，實(shí)時(shí)采集當(dāng)前的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，根據(jù)質(zhì)量預(yù)測(cè)模型得到產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)Q； ③模型準(zhǔn)確性評(píng)估：計(jì)算過(guò)去一段時(shí)間T內(nèi)，產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際值的平均相對(duì)誤差E，以評(píng)估模型的準(zhǔn)確性，分為極高、較高、一般、較低和極低五個(gè)等級(jí)； ④控制方案可信度評(píng)估：根據(jù)模型準(zhǔn)確性的等級(jí)，確定數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜設(shè)備實(shí)時(shí)控制方案可信度和規(guī)則模型驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜設(shè)備實(shí)時(shí)控制方案可信度； （2）設(shè)計(jì)基于改進(jìn)模擬退火的復(fù)雜設(shè)備實(shí)時(shí)控制模塊，包括： ①生成初始解：以當(dāng)前實(shí)際的關(guān)鍵控制參數(shù)C作為模擬退火的初始解，其中表示第i個(gè)控制參數(shù)的實(shí)際值，模擬退火過(guò)程產(chǎn)生的解對(duì)應(yīng)復(fù)雜設(shè)備控制參數(shù)的一組值，即一個(gè)實(shí)時(shí)控制方案； ②擾動(dòng)產(chǎn)生新解：在當(dāng)前解對(duì)應(yīng)的基礎(chǔ)上，在一定范圍內(nèi)隨機(jī)擾動(dòng)產(chǎn)生新解，； ③評(píng)估新解：根據(jù)質(zhì)量預(yù)測(cè)模型計(jì)算新解對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測(cè)值，如果新解對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品質(zhì)量相比于舊解更接近產(chǎn)品質(zhì)量目標(biāo)值，則說(shuō)明新解優(yōu)于舊解，否則說(shuō)明舊解優(yōu)于新解； ④以一定規(guī)則接受新解：如果新解優(yōu)于舊解，則接受新解，令；否則以為概率接受新解，令，以為概率拒絕新解； ⑤判斷是否滿(mǎn)足迭代終止條件：如果當(dāng)前解對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品質(zhì)量足夠接近目標(biāo)值，即，其中，為最優(yōu)解對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測(cè)值，為產(chǎn)品質(zhì)量目標(biāo)值，為允許偏差的閾值，則滿(mǎn)足迭代終止條件，返回當(dāng)前解對(duì)應(yīng)的復(fù)雜設(shè)備控制參數(shù)值C1，否則進(jìn)入步驟⑥； ⑥判斷是否達(dá)到最大迭代次數(shù)：如果是則返回當(dāng)前解對(duì)應(yīng)的復(fù)雜設(shè)備實(shí)時(shí)控制參數(shù)值C1，否則返回步驟②； （3）設(shè)計(jì)基于規(guī)則模型的復(fù)雜設(shè)備實(shí)時(shí)控制模塊，包括： ①建立規(guī)則模型：建立復(fù)雜設(shè)備實(shí)時(shí)控制規(guī)則模型，所述規(guī)則模型分為相關(guān)類(lèi)、限制類(lèi)、優(yōu)先類(lèi)、控制方案類(lèi)、權(quán)重類(lèi)； ②生成設(shè)備控制方案：根據(jù)當(dāng)前生產(chǎn)環(huán)境和產(chǎn)品質(zhì)量，由所述規(guī)則模型得出m條設(shè)備控制方案C21、C22、…C2m，其中，m為3-10之間的正整數(shù)； ③得到各方案權(quán)重：根據(jù)所述規(guī)則模型中各方案可信度，得到各方案權(quán)重； ④控制方案加權(quán)：按照加權(quán)系數(shù)對(duì)多條設(shè)備控制方案進(jìn)行加權(quán)，，得到加權(quán)后的控制參數(shù)值； ⑤范圍限制：根據(jù)規(guī)則模型對(duì)新的控制參數(shù)值進(jìn)行范圍限制,包括兩方面：各控制參數(shù)不能超過(guò)一定范圍，且單次調(diào)整幅度不能過(guò)大； ⑥控制方案輸出：返回經(jīng)過(guò)范圍限制后的復(fù)雜設(shè)備實(shí)時(shí)控制參數(shù)C2； （4）設(shè)計(jì)多實(shí)時(shí)控制方案融合輸出模塊，包括： ①獲取控制方案：由基于改進(jìn)模擬退火的復(fù)雜設(shè)備實(shí)時(shí)控制模塊獲得控制參數(shù)C1，由基于規(guī)則模型的復(fù)雜設(shè)備實(shí)時(shí)控制模塊獲得控制方案C2； ②控制方案融合：基于可信度對(duì)不同控制方案進(jìn)行加權(quán)融合，得到最終控制參數(shù)； ③控制方案輸出：根據(jù)最終控制參數(shù)對(duì)應(yīng)的，對(duì)復(fù)雜設(shè)備進(jìn)行控制。

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