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龍圖騰網獲悉天津大學申請的專利基于深度強化學習的朗肯循環余熱回收系統優化控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115857330B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211384624.9，技術領域涉及：G05B13/04；該發明授權基于深度強化學習的朗肯循環余熱回收系統優化控制方法是由王軒;王瑞;舒歌群;田華;蔡金文設計研發完成，并于2022-11-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度強化學習的朗肯循環余熱回收系統優化控制方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于深度強化學習的朗肯循環余熱回收系統優化控制方法，包括建立朗肯循環余熱回收系統的深度強化學習算法的學習環境，使用智能體作為所述余熱回收系統的控制器，設計所述余熱回收系統中膨脹機入口的工質溫度和壓力以及熱源進入余熱回收系統的溫度和流量作為智能體的觀察量，智能體通過觀察做出調整泵轉速的動作；設定邊界條件后訓練智能體控制器，進行測試直至系統積累輸出功優于傳統PID恒溫或恒壓控制方法的積累輸出功后結束訓練，將獲得的智能體控制器用于所述朗肯循環余熱回收系統的優化控制。

本發明授權基于深度強化學習的朗肯循環余熱回收系統優化控制方法在權利要求書中公布了：1.基于深度強化學習的朗肯循環余熱回收系統優化控制方法，包括： 步驟一：建立朗肯循環余熱回收系統動態仿真模型，形成深度強化學習算法的學習環境；使用智能體作為所述余熱回收系統的控制器，所述余熱回收系統的動態仿真模型為與智能體交互的環境；所述動態仿真模型包括換熱器模型、泵、膨脹機、儲液罐以及各閥門管道； 步驟二：設計深度強化學習算法的獎勵、觀察量、狀態和動作；具體的： 通過獎勵函數設置深度強化學習算法的獎勵，所述獎勵函數為： 其中r代表獎勵，Wnet代表系統凈功，k是一個比例系數，p代表壓力，T代表溫度，下標t代表渦輪，in代表入口，max代表最大允許值；如果該動作使得系統狀態超過預設的安全限值，則獲得一個負的獎勵，即懲罰，并停止本次訓練片段，重新開始新的訓練片段； 設置所述余熱回收系統中膨脹機入口的工質溫度和壓力以及熱源進入余熱回收系統的溫度和流量作為智能體的觀察量；智能體通過觀察系統狀態從而做出決策動作，動作就是通過直接或者間接調整泵的轉速控制工質流量大小，從而使系統達到最優的溫度和壓力狀態； 智能體通過獲得的獎勵來評價所執行動作的好壞，以此與環境不斷交互并不斷向著獎勵大的方向收斂，最終訓練得到一個可獲得最大獎勵即積累輸出功最大的智能體控制器； 步驟三：設定訓練環境的邊界條件后，根據預設的訓練算法訓練智能體控制器；在訓練后，將幾組未訓練過的且與訓練時的熱源波動條件在同一幅值范圍內變化、隨時間波動的熱源邊界條件輸入給朗肯循環余熱回收系統進行測試； 當測試結果的系統積累輸出功小于根據傳統PID恒溫或恒壓控制方法的實際運行數據中系統積累輸出功時，返回步驟三，重新設定訓練環境的邊界條件和訓練算法參數，繼續訓練，直至系統積累輸出功大于根據傳統PID恒溫或恒壓控制方法的實際運行數據中系統積累輸出功時，結束訓練，將獲得的智能體控制器用于所述朗肯循環余熱回收系統的優化控制。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人天津大學，其通訊地址為：300072 天津市南開區衛津路92號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。