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龍圖騰網獲悉四川省機械研究設計院(集團)有限公司申請的專利基于多智能體強化學習控制的泵送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：CN120312619B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202510804548.X，技術領域涉及：F04D15/00；該發明授權基于多智能體強化學習控制的泵送方法是由鐘林濤;趙曉輝;宋冬梅;林華;廖功磊;錢宇聰;閔自強設計研發完成，并于2025-06-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多智能體強化學習控制的泵送方法在說明書摘要公布了：本發明提供了基于多智能體強化學習控制的泵送方法，屬于深度強化學習技術領域，方法包括：S1.信號采集與預處理；S2.特征提取與融合；S3.時序建模；S4.動作生成；S5.環境交互；S6.虛擬經驗生成；S7.經驗池管理；S8.網絡訓練；S9.閉環控制。本發明通過DQN和DDPG分別控制離散與連續動作，結合聯合Critic網絡實現水泵啟停與頻率調節的協同優化，解決傳統單一智能體無法處理混合動作空間的問題。

本發明授權基于多智能體強化學習控制的泵送方法在權利要求書中公布了：1.基于多智能體強化學習控制的泵送方法，其特征在于，包括： S1.信號采集與預處理：采集各泵實時流量、系統總壓力信號，進行歸一化處理，得到歸一化流量信號、歸一化壓力信號；采集需求流量、需求壓力信號，進行濾波處理，得到需求信號； S2.特征提取與融合：對歸一化流量信號、歸一化壓力信號進行滑動平均濾波，得到濾波后流量信號、濾波后壓力信號；對濾波后壓力信號進行溫度漂移校正，得到校正后壓力信號；將濾波后流量信號、校正后壓力信號與需求信號融合，得到系統狀態信號； S3.時序建模：將系統狀態信號構建成時間窗口序列，輸入Transformer網絡提取時序特征向量； S4.動作生成：基于時序特征向量，通過徑向基函數曲面擬合，從安全動作集中選取水泵啟停組合；通過DDPG算法生成基礎調速比，經曲面擬合校正后得到執行的調速比； S5.環境交互：執行所述水泵啟停組合和調速比，采集執行后的實際流量、實際壓力信號，與需求信號對比計算流量誤差、壓力誤差，生成真實獎勵信號；記錄執行后的系統狀態信號作為真實下一狀態信號； S6.虛擬經驗生成：利用隨機森林模型，以當前系統狀態信號、所述水泵啟停組合和調速比為輸入，預測下一狀態信號作為虛擬狀態信號；基于預測結果計算虛擬獎勵信號； S7.經驗池管理：將當前系統狀態信號作為真實狀態信號，將水泵啟停組合和調速比作為真實動作信號，將真實狀態信號、真實動作信號、真實獎勵信號、真實下一狀態信號，與虛擬狀態信號、虛擬獎勵信號混合，按比例存入共享經驗池； S8.網絡訓練：從共享經驗池采樣數據，輸入聯合Critic網絡評估狀態-動作對價值，更新Actor網絡參數以優化動作生成策略，得到優化后的水泵啟停組合和調速比； S9.閉環控制：執行優化后的水泵啟停組合和調速比，通過傳感器實時采集系統狀態信號，返回至S1形成閉環控制循環，實現強化學習控制。

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四川省機械研究設計院(集團)有限公司，其通訊地址為：610042 四川省成都市武侯區人民南路三段30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”。