中国科学院工程热物理研究所杨海龙获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院工程热物理研究所申请的专利基于知识图谱和强化学习的加工参数动态调整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：CN121209423B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511768891.X，技术领域涉及：G05B19/4093；该发明授权基于知识图谱和强化学习的加工参数动态调整方法及系统是由杨海龙;杜宝瑞;白钰设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于知识图谱和强化学习的加工参数动态调整方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于数控加工控制技术，提供了一种基于知识图谱和强化学习的加工参数动态调整方法及系统，所述方法包括：构建设备、加工参数、产品和故障四类实体的知识图谱；基于设备基本信息与历史数据评估使用状态等级；按状态等级划分加工小组并建立与目标产品的适配关系；通过误差阈值与趋势分析识别异常可疑设备；训练神经网络调节模型，结合强化学习与知识图谱进行参数动态调整；将调整结果反馈至知识图谱实现闭环优化。本发明通过设备服役时间与使用状态，结合不同生产订单划分加工小组，针对性动态调整订单中不同使用状态等级的设备的加工参数，实现了制造过程的自感知、自决策与自进化，显著提升加工质量稳定性与设备可靠性。
本发明授权基于知识图谱和强化学习的加工参数动态调整方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱和强化学习的加工参数动态调整方法，其特征在于，包括： 采集生产设备的基本信息和历史加工数据，构建设备、加工参数、产品和故障四类实体关联的知识图谱； 基于所述基本信息和所述历史加工数据，对所述生产设备进行状态评估获得使用状态等级； 根据所述使用状态等级将所述生产设备划分为不同的加工小组，在所述知识图谱中建立各加工小组与当前生产订单对应目标产品的关系点； 依据所述关系点，采集生产过程中各加工小组的当前产品加工参数，分析所述当前产品加工参数的变化趋势，以识别各加工小组内的异常加工设备与可疑加工设备； 基于各加工小组对应的历史加工数据，训练针对不同加工小组的神经网络调节模型，并基于强化学习策略结合所述知识图谱中的关联知识，对所述异常加工设备和或可疑加工设备的加工参数进行动态调整。
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