買(mǎi)專(zhuān)利賣(mài)專(zhuān)利找龍圖騰，真高效！ 查專(zhuān)利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專(zhuān)利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉北京科技大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于非確定性隱空間模型的濃密機(jī)控制方法及裝置獲國(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：CN114036821B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08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：202111227806.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種基于非確定性隱空間模型的濃密機(jī)控制方法及裝置是由班曉娟;張子軒;袁兆麟;李瀟睿;阮竹恩;王貽明設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-10-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于非確定性隱空間模型的濃密機(jī)控制方法及裝置在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于非確定性隱空間模型的濃密機(jī)控制方法及裝置，涉及采礦智能控制技術(shù)領(lǐng)域。包括：獲取濃密機(jī)系統(tǒng)的當(dāng)前運(yùn)行參數(shù)，當(dāng)前運(yùn)行參數(shù)包括進(jìn)出料流量、進(jìn)出料濃度；將當(dāng)前運(yùn)行參數(shù)輸入到訓(xùn)練好的非確定性離散時(shí)間狀態(tài)空間模型；基于當(dāng)前運(yùn)行參數(shù)以及訓(xùn)練好的非確定性離散時(shí)間狀態(tài)空間模型，得到濃密機(jī)系統(tǒng)的泥層壓強(qiáng)變化分布；基于從濃密機(jī)系統(tǒng)的泥層壓強(qiáng)變化分布中采樣得到的結(jié)果，根據(jù)交叉熵優(yōu)化算法對(duì)濃密機(jī)系統(tǒng)的輸入控制序列進(jìn)行優(yōu)化，得到濃密機(jī)系統(tǒng)的最優(yōu)輸入控制序列，對(duì)濃密機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行控制。本發(fā)明能夠更好地表示濃密機(jī)系統(tǒng)的復(fù)雜噪音擾動(dòng)以及非確定性，因此整套預(yù)測(cè)及控制方法擁有更好的預(yù)測(cè)精度以及控制精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于非確定性隱空間模型的濃密機(jī)控制方法及裝置在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于非確定性隱空間模型的濃密機(jī)控制方法，其特征在于，所述方法包括： S1、獲取濃密機(jī)系統(tǒng)的當(dāng)前運(yùn)行參數(shù)，所述當(dāng)前運(yùn)行參數(shù)包括進(jìn)出料流量、進(jìn)出料濃度； S2、將所述進(jìn)出料流量、進(jìn)出料濃度輸入到訓(xùn)練好的非確定性離散時(shí)間狀態(tài)空間模型； S3、基于所述進(jìn)出料流量、進(jìn)出料濃度以及所述訓(xùn)練好的非確定性離散時(shí)間狀態(tài)空間模型，得到所述濃密機(jī)系統(tǒng)的泥層壓強(qiáng)變化分布； S4、基于從所述濃密機(jī)系統(tǒng)的泥層壓強(qiáng)變化分布中采樣得到的結(jié)果，根據(jù)交叉熵優(yōu)化算法對(duì)所述濃密機(jī)系統(tǒng)的輸入控制序列進(jìn)行優(yōu)化，得到所述濃密機(jī)系統(tǒng)的最優(yōu)輸入控制序列，基于所述最優(yōu)輸入控制序列對(duì)所述濃密機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行控制； 所述S2中的訓(xùn)練好的非確定性離散時(shí)間狀態(tài)空間模型，包括： S21、將泥層壓強(qiáng)、進(jìn)料流量、進(jìn)料濃度及底流濃度作為系統(tǒng)控制量，底流流量作為可控制輸入量，耙架轉(zhuǎn)速和絮凝劑泵轉(zhuǎn)速作為可控的系統(tǒng)噪聲量，泥層高度作為系統(tǒng)狀態(tài)量，構(gòu)建濃密機(jī)系統(tǒng)； 獲取所述濃密機(jī)系統(tǒng)的歷史運(yùn)行參數(shù)；其中，所述歷史運(yùn)行參數(shù)包括樣本進(jìn)出料流量、樣本進(jìn)出料濃度、樣本泥層壓強(qiáng)； S22、基于包含隱變量的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建濃密機(jī)系統(tǒng)的非確定性離散時(shí)間狀態(tài)空間模型，將所述樣本進(jìn)出料流量、樣本進(jìn)出料濃度、樣本泥層壓強(qiáng)輸入到所述非確定性離散時(shí)間狀態(tài)空間模型，得到重構(gòu)的預(yù)測(cè)泥層壓強(qiáng)，根據(jù)所述預(yù)測(cè)泥層壓強(qiáng)及所述樣本泥層壓強(qiáng)的重構(gòu)誤差對(duì)所述非確定性離散時(shí)間狀態(tài)空間模型進(jìn)行訓(xùn)練； 所述非確定性離散時(shí)間狀態(tài)空間模型包括后驗(yàn)編碼模塊和先驗(yàn)預(yù)測(cè)模塊； 其中，所述后驗(yàn)編碼模塊用于隱變量推理，實(shí)現(xiàn)所述濃密機(jī)系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)的編碼； 所述后驗(yàn)編碼模塊引入確定性隱變量序列，使得模型中同時(shí)傳遞確定性隱變量和隨機(jī)性隱變量，式12表示系統(tǒng)中確定性隱變量ht、隨機(jī)性隱變量zt及其之間的關(guān)聯(lián)： ht＝fht-1,zt-1,xt-11 zt～pzt|ht2其中f是一個(gè)基礎(chǔ)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，xt為系統(tǒng)輸入，t為系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間； 所述后驗(yàn)編碼模塊將標(biāo)準(zhǔn)變分下界推廣到D步的多部預(yù)測(cè)的證據(jù)下界； 所述先驗(yàn)預(yù)測(cè)模塊用于所述隱變量先驗(yàn)分布表示，實(shí)現(xiàn)所述濃密機(jī)系統(tǒng)泥層壓強(qiáng)的預(yù)測(cè)； 所述S4中的基于從所述濃密機(jī)系統(tǒng)的泥層壓強(qiáng)變化分布中采樣得到的結(jié)果，根據(jù)交叉熵優(yōu)化算法對(duì)所述濃密機(jī)系統(tǒng)的輸入控制序列進(jìn)行優(yōu)化，得到所述濃密機(jī)系統(tǒng)的最優(yōu)輸入控制序列，基于所述最優(yōu)輸入控制序列對(duì)所述濃密機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行控制，包括： S41、構(gòu)建初始狀態(tài)的最優(yōu)輸入控制序列分布，所述初始狀態(tài)的最優(yōu)輸入控制序列分布服從高斯分布，采樣獲取所述最優(yōu)輸入控制序列； S42、構(gòu)建評(píng)價(jià)函數(shù)，基于所述最優(yōu)輸入控制序列及所述訓(xùn)練好的非確定性離散時(shí)間狀態(tài)空間模型，得到所述濃密機(jī)系統(tǒng)泥層壓強(qiáng)與設(shè)定值之間的誤差以及所述濃密機(jī)最優(yōu)輸入控制序列的不穩(wěn)定程度，根據(jù)所述評(píng)價(jià)函數(shù)及所述采樣獲取的所述最優(yōu)輸入控制序列，重新估計(jì)最優(yōu)輸入控制序列分布； 評(píng)價(jià)函數(shù)如下式3所示： 其中，Rj為第j個(gè)動(dòng)作序列的評(píng)價(jià)值，H為控制輸入序列長(zhǎng)度，rτ表示τ時(shí)刻的評(píng)價(jià)值，表示第j個(gè)動(dòng)作序列τ時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)； S43、重復(fù)步驟S42，經(jīng)預(yù)設(shè)迭代輪次后，將最終求解得到的所述最優(yōu)輸入控制序列的均值作為所述濃密機(jī)系統(tǒng)的下一時(shí)刻的系統(tǒng)動(dòng)作。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類(lèi)似專(zhuān)利技術(shù)，可聯(lián)系本專(zhuān)利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人北京科技大學(xué)，其通訊地址為：100083 北京市海淀區(qū)學(xué)院路30號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。