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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利干法制粒过程参数AI最优调控方法及机器人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：CN120578041B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510715541.0，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权干法制粒过程参数AI最优调控方法及机器人系统是由程宁涛;徐冠华设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本干法制粒过程参数AI最优调控方法及机器人系统在说明书摘要公布了：本发明涉及制粒过程参数调控技术领域，具体涉及干法制粒过程参数AI最优调控方法及机器人系统。所述调控方法包括：S1、参数辨识：识别干法制粒过程中的关键过程参数；S2、参数获取：获取干法制粒过程中的关键过程参数和质量属性参数，并组成多维度数据湖；S3、构建映射模型；S4、参数优化：根据映射模型，计算所需质量属性参数对应的关键过程参数的优化区间；S5、调控决策与行动：获取实时关键过程参数，判断关键过程参数中每个参数是否均处于对应优化区间内，若否，则调整关键过程参数。本发明实现了基于AI的控制系统参数自动化调优，克服了传统生产过程参数调整不及时、过程质量控制水平低、效率低下、人工经验依赖度高等问题。

本发明授权干法制粒过程参数AI最优调控方法及机器人系统在权利要求书中公布了：1.干法制粒过程参数AI最优调控方法，其特征在于，包括： S1、参数辨识：识别干法制粒过程中的关键过程参数； S2、参数获取：获取干法制粒过程中的关键过程参数和质量属性参数，其中关键过程参数和质量属性参数按照时序建立对应关系，并将多组关键过程参数和质量属性参数组成多维度数据湖； S3、构建映射模型：通过卷积神经网络建模，建立关键过程参数与质量属性参数的映射模型； S4、参数优化：根据所述映射模型，计算所需质量属性参数对应的关键过程参数的优化区间； S5、调控决策与行动：获取实时关键过程参数，根据S4得到的关键过程参数的优化区间，判断关键过程参数中每个参数是否均处于对应优化区间内，若否，则调整关键过程参数，直至关键过程参数中每个参数均处于对应优化区间内； 步骤S2中获取干法制粒过程中的质量属性参数，具体方法包括： 利用近红外光谱相机获取颗粒样品的光谱图像，利用白光相机获取颗粒样品的白光图像；基于光谱图像和白光图像预测颗粒样品的粒径分布； 具体包括： 基于光谱图像预测粒径分布，粒径分布预测的具体公式为： 其中，是通过光谱图像预测的粒径分布，是近红外光谱图像的光谱特征，是回归模型根据光谱特征预测粒径分布的函数； 基于白光图像预测粒径分布，具体公式为： 其中，是通过白光图像预测的粒径分布，是白光图像的几何特征，是回归模型根据白光图像几何特征预测粒径分布的函数； 最终的粒径分布为： 其中，、为权重系数，； 使用梯度下降法确定权重系数、，定义目标函数： 其中，N表示样本总量，表示第i个样本的真实粒径分布，表示光谱图像预测的第i个样本的粒径分布，表示白光图像预测的第i个样本的粒径分布； 使用梯度下降法最小化，得到权重系数、； 梯度下降法的更新规则为： ； 其中，、为更新后的权重系数，是学习率。

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