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龙图腾网获悉北京云桥智海科技服务有限公司;河南黄河新材料科技有限公司申请的专利一种强化学习与模型预测控制的氟化氢生产毫秒级调控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：CN120669666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511182868.2，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种强化学习与模型预测控制的氟化氢生产毫秒级调控方法是由尚玉坤;尚广强;刘忠山;尚延君;史新路;朱心冰;吴辉;郭伟;朱阳;杨娜;蔺国栋设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种强化学习与模型预测控制的氟化氢生产毫秒级调控方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种强化学习与模型预测控制的氟化氢生产毫秒级调控方法，涉及氟化氢生产调控领域；多尺度神经符号动力学建模步骤融合GNN、元胞自动机与状态空间模型，实时更新参数；因果强化学习决策优化步骤通过因果图计算效应，优化奖励函数；时空分数阶滑模控制步骤设计分数阶滑模面与控制器，实现快速稳定控制；记忆增强元学习适应步骤利用DNC存储策略，通过元梯度快速适应新工况，实现毫秒级精准调控。本发明大幅降低预测误差，加快响应速度，减少超调量；提高产品收率，降低能耗，迅速适应新工况；故障检测与风险预警更精准，设备运行更稳定，有效提升生产效率、降低成本、增强安全性。

本发明授权一种强化学习与模型预测控制的氟化氢生产毫秒级调控方法在权利要求书中公布了：1.一种强化学习与模型预测控制的氟化氢生产毫秒级调控方法，其特征在于，包括以下步骤： 多尺度神经符号动力学建模步骤：融合神经网络与符号推理构建多尺度动力学模型，微观层面采用图神经网络学习HF合成反应分子结构与反应机理，通过消息传递机制捕获原子相互作用；介观层面开发流体-固体耦合元胞自动机，模拟催化剂表面质量传递与化学反应；宏观层面建立状态空间模型，通过神经正切核理论分析模型泛化能力；引入可微分物理引擎，全尺度可微分建模； 因果强化学习决策优化：设计因果干预强化学习框架，通过因果结构学习识别HF生产过程中因果关系；构建因果图模型，利用do-calculus计算因果效应；强化学习训练采用反事实推理评估策略鲁棒性，奖励函数设计为R=E[Y∣doA=a]−E[Y∣doA=a′]，Y为产品质量指标，A为控制动作，a为当前动作，a′为对比动作； 时空分数阶滑模控制步骤：引入分数阶微积分理论，设计时空分数阶滑模控制器，定义分数阶滑模面，为跟踪误差，和分别为阶和阶分数阶微分算子，为正定矩阵；采用Grünwald-Letnikov定义计算分数阶微分数值，通过滑模控制收敛系统； 记忆增强元学习适应步骤：开发记忆增强元学习框架，设计可微分神经计算机存储历史工况与最优控制策略；遇新工况时通过注意力机制检索相关记忆，初始化强化学习智能体策略网络，采用元梯度优化算法调整策略； 分数布朗运动噪声控制步骤：建立分数布朗运动噪声模型，通过Hurst指数估计噪声长程相关性，设计分数阶卡尔曼滤波器估计状态，采用分数阶LQG控制器处理长记忆特性噪声； 对抗生成鲁棒训练：构建生成对抗网络强化控制系统鲁棒性，生成器模拟异常工况和干扰，判别器区分真实数据与生成数据；强化学习训练采用对抗样本作为额外训练数据，智能体学习极端情况下应对策略。

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