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龍圖騰網(wǎng)獲悉中南大學(xué)申請的專利一種智能優(yōu)化強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的浮選過程自動(dòng)控制方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119926674B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26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)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202510248562.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B03D1/02；該發(fā)明授權(quán)一種智能優(yōu)化強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的浮選過程自動(dòng)控制方法是由張國范;石晴;王思遠(yuǎn)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-04向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種智能優(yōu)化強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的浮選過程自動(dòng)控制方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種智能優(yōu)化強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的浮選過程自動(dòng)控制方法。本發(fā)明針對在礦物浮選作業(yè)過程中，需要對浮選藥劑制度進(jìn)行精密的把控，如調(diào)整捕收劑、抑制劑以及起泡劑等藥劑用量，或者礦漿酸堿度、浮選溫度、藥劑反應(yīng)時(shí)間等過程反應(yīng)參數(shù)，從而使浮選指標(biāo)達(dá)到最佳，實(shí)現(xiàn)礦產(chǎn)資源最大化利用。浮選藥劑添加的主要設(shè)備是變頻泵，通過PID調(diào)整的藥劑量，同時(shí)通過傳感器采集浮選槽的過程指標(biāo)數(shù)據(jù)，利用改進(jìn)FPA強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化整個(gè)控制算法，將浮選過程指標(biāo)數(shù)據(jù)參數(shù)作為強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體的環(huán)境狀態(tài)觀測值，同時(shí)按照符合浮選要求的條件進(jìn)行設(shè)計(jì)環(huán)境的獎(jiǎng)勵(lì)，經(jīng)過反復(fù)環(huán)境交互訓(xùn)練智能體。最后運(yùn)行時(shí)智能體不斷實(shí)時(shí)給出最佳的浮選槽執(zhí)行器的動(dòng)作值參數(shù)，實(shí)現(xiàn)礦物浮選的無人強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化控制。

本發(fā)明授權(quán)一種智能優(yōu)化強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的浮選過程自動(dòng)控制方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種智能優(yōu)化強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的浮選過程自動(dòng)控制方法，其特征在于：在鉛鋅金屬礦產(chǎn)資源加工領(lǐng)域的礦物浮選作業(yè)過程中，通過精準(zhǔn)控制浮選藥劑投加量以及礦漿酸堿度、浮選溫度、藥劑反應(yīng)時(shí)間過程參數(shù)，使浮選指標(biāo)達(dá)到最佳狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)礦產(chǎn)資源的最大化利用，具體實(shí)現(xiàn)內(nèi)容如下： A、前期分析與技術(shù)引入：首先深入分析浮選過程的特點(diǎn)與控制難點(diǎn)，然后將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于浮選過程控制； B、算法選擇與架構(gòu)確定：在浮選系統(tǒng)過程控制中采用PID控制策略，選用策略規(guī)則和執(zhí)行評(píng)價(jià)的混合類強(qiáng)化學(xué)習(xí)PPO方法，鑒于浮選過程控制系統(tǒng)強(qiáng)耦合、復(fù)雜非線性以及時(shí)變參數(shù)的特性，選取適合輸出連續(xù)動(dòng)作空間的Actor-Critic（AC）網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)； C、算法改進(jìn)與參數(shù)尋優(yōu)：運(yùn)用多種智能優(yōu)化算法對深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)PPO算法進(jìn)行改進(jìn)，通過該優(yōu)化后的算法對PID控制參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)尋優(yōu)，以此改進(jìn)浮選過程的控制效果，提升自動(dòng)化水平和控制精度； 所述的算法選擇具體為，在對應(yīng)的浮選系統(tǒng)過程控制中，采用了PID控制策略，通過對擬合環(huán)境給出獎(jiǎng)勵(lì)的評(píng)價(jià)策略網(wǎng)絡(luò)，與對智能體動(dòng)作策略規(guī)則網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行不斷的訓(xùn)練迭代優(yōu)化，選用策略規(guī)則和執(zhí)行評(píng)價(jià)的混合類強(qiáng)化學(xué)習(xí)PPO方法； 所述的算法選擇具體為，針對浮選過程控制系統(tǒng)，其強(qiáng)耦合、復(fù)雜非線性以及時(shí)變參數(shù)特性構(gòu)成了顯著的操作控制難點(diǎn)，選取適合輸出連續(xù)動(dòng)作空間的強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略，即Actor-Critic（AC）網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)； 將PPO算法應(yīng)用于自適應(yīng)調(diào)整PID參數(shù)的浮選過程控制系統(tǒng)框架，PPO算法作為PID控制的參數(shù)調(diào)整機(jī)構(gòu)，獲取浮選控制過程的環(huán)境狀態(tài)信息，動(dòng)作信息就是動(dòng)作策略的輸出a為三維特征向量數(shù)組，其中分別為PID三個(gè)參數(shù)組成的kp、ki、kd，動(dòng)作空間為： A={k p ，k i ，k d }； 然后不斷與浮選控制過程的環(huán)境進(jìn)行交互，數(shù)據(jù)收集和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)更新，實(shí)現(xiàn)PPOagent的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，持續(xù)優(yōu)化PPO的策略網(wǎng)絡(luò)和評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)，直到預(yù)設(shè)的訓(xùn)練輪數(shù)或者獎(jiǎng)勵(lì)閾值，訓(xùn)練完成之后的PPO-PID算法模型將為浮選優(yōu)化控制提供最佳調(diào)整參數(shù)； 采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)建立的優(yōu)化控制的自主無人系統(tǒng)整個(gè)算法模型框架，利用各種傳感器采集得到環(huán)境的感知數(shù)據(jù)，輸入構(gòu)建的強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體中，通過不斷的動(dòng)作策略進(jìn)行決策控制，和價(jià)值函數(shù)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算回報(bào)，從而迭代更新訓(xùn)練強(qiáng)化學(xué)習(xí)的參數(shù)實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)控制策略取得最高回報(bào)，最后使用訓(xùn)練好的智能體在與環(huán)境交互中實(shí)現(xiàn)智能實(shí)時(shí)控制。

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