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龍圖騰網獲悉浙江大學;浙江大學長三角智慧綠洲創新中心;內蒙古蒙牛乳業(集團)股份有限公司申請的專利基于強化學習的酸奶粘度控制方法及裝置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：CN120295404B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202510738856.7，技術領域涉及：G05D24/02；該發明授權基于強化學習的酸奶粘度控制方法及裝置是由劉東紅;程平;牛世禎;周建偉;李洪亮;趙越;任向東;董琪榮;劉冠辰;呂瑞玲;王文駿設計研發完成，并于2025-06-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于強化學習的酸奶粘度控制方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明提供了基于強化學習的酸奶粘度控制方法及裝置，所述方法應用在包括數據采集模塊和邊緣處理單元的控制裝置中，具體為：建立破乳過程的數字孿生模型；實時采集破乳過程中的環境參數，并結合數字孿生模型輸出的模擬參數構建時序數據集；基于強化學習算法，根據時序數據集修正數字孿生模型；基于修正后的數字孿生模型，結合預設粘度值生成攪拌控制策略；根據攪拌控制策略調整破乳過程的攪拌參數。本發明在通過數字孿生模型實現酸奶粘度的高效控制的基礎上，進一步引入強化學習算法使得數字孿生模型更加貼近實際，保障其輸出控制策略的準確性，以兼顧酸奶粘度控制的控制效率和準確性。

本發明授權基于強化學習的酸奶粘度控制方法及裝置在權利要求書中公布了：1.基于強化學習的酸奶粘度控制方法，其特征在于，包括： 建立破乳過程的數字孿生模型； 其中，獲取破乳過程的攪拌設備的設備參數以及歷史生產數據； 基于設備參數和歷史生產數據，創建并初始化破乳過程的多維度子模型； 對各多維度子模型進行耦合，并通過歷史生產數據對各多維度子模型的模型參數進行校準優化，獲取破乳過程的數字孿生模型； 實時采集破乳過程中的環境參數，并結合數字孿生模型輸出的模擬參數構建時序數據集； 基于強化學習算法，根據時序數據集修正數字孿生模型； 其中，對已獲取的環境參數和模擬參數進行時間對齊，并獲取對應的差異指標； 根據時間對齊后的環境參數、模擬參數和對應的差異指標構建訓練數據集； 建立環境模型神經網絡，根據訓練數據集訓練環境模型神經網絡； 基于修正后的數字孿生模型，結合預設粘度值生成攪拌控制策略； 其中，基于修正后的數字孿生模型輸出粘度變化曲線； 根據預設粘度值和粘度變化曲線獲取粘度調整需求； 基于粘度調整需求生成攪拌控制策略； 根據攪拌控制策略調整破乳過程的攪拌參數； 所述環境參數包括酸奶的粘度數據、剪切率數據和溫度數據。

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浙江大學;浙江大學長三角智慧綠洲創新中心;內蒙古蒙牛乳業(集團)股份有限公司，其通訊地址為：310030 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866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”。