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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种AI人工智能智慧锡冶炼控制系统及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：CN119310945B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411421988.9，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种AI人工智能智慧锡冶炼控制系统及方法是由杨世亮;陈思远;王华设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种AI人工智能智慧锡冶炼控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及锡冶炼技术领域，公开了一种AI人工智能智慧锡冶炼控制系统及方法，系统包括数据采集和预处理模块、智能决策与控制模块及实时监控与预警模块；方法包括实时采集锡冶炼生产过程中的工艺数据，并对采集到的工艺数据进行清洗；提取和选择对冶炼质量和效率影响超过预设阈值的特征，并对数据进行标准化处理；接收标准化处理后的工艺数据，对模型进行训练，对实时监测到的数据进行处理后输出调整后的工艺参数；实时展示生产过程中各项关键参数和数据，对实时数据进行分析，检测异常情况，对故障进行预警，并自动触发响应措施。本发明实现了锡冶炼过程的智能化和自动化，能有效提升冶炼过程的效率、质量和安全性。

本发明授权一种AI人工智能智慧锡冶炼控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种AI人工智能智慧锡冶炼控制系统，其特征在于，所述AI人工智能智慧锡冶炼控制系统，包括： 数据采集和预处理模块，用于实时采集锡冶炼生产过程中的工艺数据，并对采集到的工艺数据进行清洗；提取和选择对冶炼质量和效率影响超过预设阈值的特征，并对数据进行标准化处理；其中工艺数据包括：冶炼温度、炉内氧气浓度及锡流量；并在终端检测成品的还原度，实时监测炉渣和烟气的温度变化； 智能决策与控制模块，用于接收标准化处理后的工艺数据，对模型进行训练，对实时监测到的数据进行处理后输出调整后的工艺参数，包括枪位、压缩气流量、氧气浓度、各类物料给料量、物料配比、炉压强及温度； 实时监控与预警模块，用于实时展示生产过程中各项关键参数和数据，对实时数据进行分析，检测异常情况，对故障进行预警，并自动触发响应措施； 数据采集和预处理模块，包括数据处理子模块，用于获取传感器节点子模块采集到的原始工艺数据，对采集到的原始工艺数据进行清洗，若存在断续现象，则需进行数据填补；提取和选择目标特征，并对采集到的工艺数据进行标准化处理； 原始工艺数据处理单元，对采集到的原始工艺数据进行标准化处理，确保数据的均值是0，方差为1，在标准化数据的基础上，计算其协方差矩阵； 求解特征向量单元，求解协方差矩阵的工艺特征值和工艺特征向量，并将求得的工艺特征值按照从大到小的顺序排序，选择部分工艺特征值对应的工艺特征向量作为主成分，构成新的特征空间； 特征提取单元，将选定的工艺特征向量组成一个转换矩阵，使用此转换矩阵与原始数据矩阵相乘，投影到新的特征空间中，将原始工艺数据转换为低维表示，同时保留了数据的信息； 强化学习算法子模块，用于通过模拟一个智能体与环境互动，并从中获得观察结果和奖励；对智能体进行训练，并做决策的主体；智能体在每个状态下采取调整枪位及改变给料量的行为； 训练与策略子模块，用于采用奖励函数，对正确动作和错误动作分别获得正向奖励和负向奖励；对智能体的当前状态的价值进行评估，获取新动作与当前策略中排序后最优动作的关系，使用深度Q网络对智能体进行训练； 工艺参数调整子模块，用于根据实时检测到的生产状态，通过强化学习模型输出的当前策略中排序后最优动作，动态调整锡冶炼工艺参数，包括枪位、压缩气流量、氧气浓度、各类物料给料量、物料配比、炉压强及温度； 求解协方差矩阵C的特征值和特征向量，特征方程为： Cv＝λv； 式中：v是特征向量，λ是对应的特征值； 根据选择的工艺特征值与对应的工艺特征向量，使用如下公式计算映射矩阵P： 式中，表示在新特征空间中进行的映射度量，计算了样本fi和fj之间的距离，fi和fj是原始工艺数据中的两个样本，P是映射矩阵，包含了选定的特征向量，T表示转置操作； 根据所给条件使用的映射矩阵更新规则为： 式中：Pt是在第t次迭代得到的映射矩阵lij是样本fi和fj之间的距离度量，α是一个学习率或调整参数，用于控制更新的幅度，∈ij是更新中涉及的某种参数，表示误差或特定条件； 奖励函数的组成部分包括： 经济奖励Weconomic：与冶炼效率和原材料成本相关，利用公式： Weconomic＝α·Youtput-Cinput-β·Cfuel 式中，Youtput是产品产量，Cinput是原材料成本，Cfuel是能耗成本，α和β是权重系数； 安全奖励Wsafety：基于冶炼过程中的安全性能指标，使用火灾、过热风险因子的负向评分： Wsafety＝-γ·Rrisk 式中，Rrisk为当前状态下的风险评估指标，γ是权重系数； 环境友好奖励Wenvironment：用于鼓励减少废料和排放，使用公式： Wenvironment＝-δ·Eemissions 式中，Eemissions为排放量，δ是权重系数； 综合各部分的奖励，通过加权求和得出最终的奖励函数： RSt,At,St+1＝Weconomic+Wsafety+Wenvironment。

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