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龙图腾网获悉吉林云投莱森购数字科技有限公司申请的专利基于迁移学习的电机螺旋推送机制校准控制方法及系统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：CN121143054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511677994.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于迁移学习的电机螺旋推送机制校准控制方法及系统是由禇克庆;史艳翠;田玮;周正书;王乙竹;魏言春;钟一迪设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移学习的电机螺旋推送机制校准控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业自动化控制领域，提供基于迁移学习的电机螺旋推送机制校准控制方法及系统，方法包括：在数字孪生环境构建多目标强化学习框架，结合域随机化策略，经软演员‑评论家网络生成第二基础策略模型和Q函数网络及空间映射器；对新目标实体重构提取几何先验向量，初始化动态特征计算单元；基于几何先验向量和空间映射器构建初始化策略模型，经随机探索构建真实交互数据库，输出最优策略潜在向量形成定制化策略模型；依据唯一标识检索最优策略向量配置第二定制化策略模型，结合动态特征计算单元和第二基础Q函数网络生成最优驱动指令序列。本发明融合离线物理仿真预训练和在线感知驱动，构建电机螺旋推送物料自适应控制机制。

本发明授权基于迁移学习的电机螺旋推送机制校准控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于迁移学习的电机螺旋推送机制校准控制方法，其特征在于，包括： 在构建的数字孪生环境中，构建电机螺旋推送过程中的多目标强化学习框架，结合结构化域随机化策略，利用软演员-评论家网络迭代求解，离线生成第二基础策略模型、第二基础Q函数网络及物理-策略潜在空间映射器； 对新引入的目标实体进行三维重构以生成三维点云模型，基于所述三维点云模型通过表面重建和数值计算，提取几何先验向量，同时初始化动态特征计算单元； 基于几何先验向量和物理-策略潜在空间映射器，构建初始化策略模型，通过随机探索机制构建真实交互数据库，基于所述真实交互数据库，在冻结网络权重参数的条件下对候选的策略潜在向量进行价值评估，输出最优策略潜在向量，将所述最优策略潜在向量和第二基础策略模型固化组合，形成定制化策略模型； 依据目标实体的唯一标识，从策略查找表中检索最优策略潜在向量以配置第二定制化策略模型，在高频控制周期内，利用动态特征计算单元将实时点云数据流解算为当前执行状态向量，结合所述第二定制化策略模型生成执行动作向量，利用第二基础Q函数网络对所述执行动作向量进行未来价值预测，输出最优动作向量，生成最优驱动指令序列。

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