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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利基于知识图谱的成型装备大惯量动态流量平衡与控制方法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：CN119717542B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510196138.1，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于知识图谱的成型装备大惯量动态流量平衡与控制方法是由冯毅雄;李传江;周子杰;金柯兵;洪兆溪;王磊设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的成型装备大惯量动态流量平衡与控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于工业自动化和控制技术领域，尤其涉及基于知识图谱的成型装备大惯量动态流量平衡与控制方法，首先采集实时传感器数据和历史运行记录，采用移动平均法去噪并进行归一化处理；接着构建基于多层次知识图谱的复杂关联模型，支持智能推理与优化决策；随后构建强化学习模型，明确状态空间、动作空间和奖励函数，结合经验回放与目标网络机制提升训练效率；最后根据装备的实时状态，系统生成最优控制信号，并借助知识图谱推理机制动态调整控制参数，确保装备在最佳运行状态下工作。本发明能够解决现有工业控制系统中，面对大惯量动态流量平衡与精确控制场景时流量控制精度不高和大惯量负载下控制不稳定的问题。

本发明授权基于知识图谱的成型装备大惯量动态流量平衡与控制方法在权利要求书中公布了：1.基于知识图谱的成型装备大惯量动态流量平衡与控制方法，其特征在于：包括： S1：采集成型装备的实时运行数据和历史运行数据，并对实时运行数据进行预处理，生成预处理后的实时运行数据； S2：基于预处理后的实时运行数据和历史运行数据，调用数据库构建基于实体节点和关系的知识图谱模型； S3：构建强化学习模型，所述强化学习模型中，以成型装备的实时运行数据定义构造状态空间，以成型装备的控制信号定义构造动作空间，以预设的成型装备性能标准定义构造奖励函数； S4：将强化学习模型通过与成型装备大惯量动态流量平衡与精确控制场景进行交互，根据状态空间进行状态初始化，根据成型装备当前状态选择动作，通过奖励函数反馈优化策略，并通过知识图谱模型对强化学习模型的训练的初始阶段提供控制策略指导，以训练强化学习模型生成最优控制信号，得到训练好的强化学习模型； S5：将知识图谱模型和训练好的强化学习模型部署到成型装备的控制系统中，由控制系统利用知识图谱模型推理出强化学习模型的控制策略，并调用强化学习模型根据推理的控制策略生成动作控制信号控制成型装备的运行状态，强化学习模型再根据成型装备反馈持续优化成型装备的控制策略； 所述S2包括： S2-1：提取预处理后的实时运行数据和历史运行数据中的历史运行参数、标准生产工艺参数、实际生产过程中的案例经验、物理规律、控制理论以及制造现场加工记录和经验笔记，得到数据特征； S2-2：调用NEO4J数据库，将数据特征转化为图结构，构建基于实体节点和关系的知识图谱模型；其中，实体节点代表关键实体，关系通过不同类型的边表示实体之间的相互关系。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州大学，其通讯地址为：550004 贵州省贵阳市花溪区甲秀南路贵州大学西校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。