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龙图腾网恭喜北京英格尔科技有限公司申请的专利基于自适应控制的供料仓智能管理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：CN119846973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510318844.9，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于自适应控制的供料仓智能管理方法及系统是由李永敏;孟宪东;高文军;戴光明设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应控制的供料仓智能管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于自适应控制的供料仓智能管理方法及系统，涉及供料仓技术领域，包括通过多传感器采集料仓群数据输入预测模型获得状态预测结果，采用卡尔曼滤波算法修正偏差；基于修正后数据构建强化学习环境，利用深度Q学习网络训练获得最优控制策略；分布式控制系统基于一致性协议和模型预测控制算法生成控制指令序列实现协同控制。本发明实现了料仓群的智能化管理，提高了控制精度和系统稳定性，降低了人工干预成本。

本发明授权基于自适应控制的供料仓智能管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于自适应控制的供料仓智能管理方法，其特征在于，包括：将通过多传感器采集的料仓群中各料仓的料位数据、温度数据和压力数据输入料仓群状态预测模型，得到料仓群实时状态预测结果，所述料仓群状态预测模型基于深度神经网络结合历史运行数据进行预训练得到；将所述料仓群实时状态预测结果与实际采集数据进行对比，基于卡尔曼滤波算法对偏差数据进行修正，生成修正后的料仓群状态数据；根据所述修正后的料仓群状态数据构建强化学习环境，在所述强化学习环境中建立状态空间、动作空间和奖励函数，其中所述状态空间对应所述修正后的料仓群状态数据，所述动作空间对应料仓群可执行的控制指令，所述奖励函数根据可执行的控制指令的执行效果计算奖励值；利用深度Q学习网络在所述强化学习环境中进行迭代训练，获得最优控制策略，并将所述最优控制策略输出至分布式控制系统；所述分布式控制系统接收所述最优控制策略，基于一致性协议计算各料仓的控制参数，并通过模型预测控制算法对所述控制参数进行优化，生成最优控制指令序列；所述分布式控制系统根据所述最优控制指令序列对料仓群进行协同控制，实时采集控制效果数据；将所述控制效果数据反馈至所述料仓群状态预测模型，用于更新所述料仓群状态预测模型的训练数据集，实现所述最优控制策略的持续优化。

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