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龙图腾网获悉诺文科风机(北京)有限公司申请的专利一种井下设备状态智能控制系统及其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：CN120030445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510510358.7，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种井下设备状态智能控制系统及其控制方法是由李宏业;姚凡;赵晓曦;席梦博;徐浩宇;张传玖;姚蔚利;李志国;白鹏;丰盛成;魏保玉;常波涛;马忠明;高继峰;米彦军;张侯;吴雪刚;贺超;刘平;杨春平;李佳睿;李诚;曹会强;李旋;田如;付继辉;尉增强;常晋刚;艾之亮;孙宏伟;周力鑫;杨帅;张博;达国志;刘建全设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种井下设备状态智能控制系统及其控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种井下设备状态智能控制系统及其控制方法，包括多维状态获取模块：部署集成振动、应力、温度的多模态传感器阵列并通过时间戳同步机制，采集多维状态数据；深度特征处理模块：构建多模态融合模型，基于多模态融合模型从多维状态数据中提取多模态状态特征；状态决策输出模块：通过多模态状态特征构建优化强化学习策略，基于优化强化学习策略结合改进深度确定性策略梯度算法从多模态状态特征中获得最优调度策略，通过最优调度策略输出设备运行控制指令，使系统能够更好地适应井下复杂多变的工况环境，为设备提供更加智能的控制指令。

本发明授权一种井下设备状态智能控制系统及其控制方法在权利要求书中公布了：1.一种井下设备状态智能控制系统，其特征在于，包括： 多维状态获取模块：部署集成振动、应力、温度的多模态传感器阵列并通过时间戳同步机制，采集多维状态数据； 深度特征处理模块：构建多模态融合模型，基于多模态融合模型从多维状态数据中提取多模态状态特征； 状态决策输出模块：通过多模态状态特征构建优化强化学习策略，基于优化强化学习策略结合改进深度确定性策略梯度算法从多模态状态特征中获得最优调度策略，通过最优调度策略输出设备运行控制指令； 所述多模态融合模型包括时序卷积网络模型、图卷积网络模型和改进GhostNet模型，所述改进GhostNet模型在原始Ghost模型基础上，针对温度场图像的空间特征分布动态调整卷积核配置； 所述优化强化学习策略的奖励机制为动态学习奖励机制，所述改进深度确定性策略梯度算法为双Critic网络结构，并设置容量为的经验回放缓冲区，通过目标网络软更新机制优化更新目标策略网络与目标Critic网络。

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