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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种基于策略优化的煤岩截割产尘优化控制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：CN121168746B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511320056.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于策略优化的煤岩截割产尘优化控制方法是由孙彪;刘增志;周刚;姚建军;贾静轩;刘春秀;付麒;谢风智设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于策略优化的煤岩截割产尘优化控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及煤岩截割优化的技术领域，公开了一种基于策略优化的煤岩截割产尘优化控制方法，所述方法包括：采集煤岩截割过程中截割设备的工况参数数据，对工况参数数据进行关键工况特征提取；利用基于粉尘生成机理的物理建模方式将工况参数数据映射为产尘浓度，并将关键工况特征转换为产尘浓度修正项，利用产尘浓度修正项对产尘浓度进行修正；利用修正后产尘浓度计算产尘强度，构建策略优化目标函数并采用策略优化方法求解，得到煤岩截割策略网络，对煤岩截割过程进行优化控制。本发明基于粉尘生成机理建模精确量化产尘浓度与强度，利用煤岩截割策略网络实时选取煤岩截割策略，实现对煤岩截割过程的动态优化控制，兼顾产量与粉尘控制目标。

本发明授权一种基于策略优化的煤岩截割产尘优化控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于策略优化的煤岩截割产尘优化控制方法，其特征在于，所述方法包括： S1：采集煤岩截割过程中截割设备的工况参数数据，对工况参数数据进行关键工况特征提取，得到工况参数数据的关键工况特征； S2：利用基于粉尘生成机理的物理建模方式将工况参数数据映射为产尘浓度，并将关键工况特征转换为产尘浓度修正项，利用产尘浓度修正项对产尘浓度进行修正，得到修正后产尘浓度； S3：计算修正后产尘浓度对应的产尘强度，将工况参数数据以及工况参数数据对应的产尘强度构成训练数据集，基于训练数据集构建策略优化目标函数； S4：采用策略优化方法对策略优化目标函数进行求解，得到煤岩截割策略网络，利用煤岩截割策略网络实时接收煤岩截割过程中截割设备的当前工况参数数据以及当前产尘强度，生成不同煤岩截割策略的策略选取概率，选取策略选取概率最高的煤岩截割策略对煤岩截割过程进行优化控制； 将工况参数数据以及工况参数数据对应的产尘强度构成训练数据集，基于训练数据集构建策略优化目标函数，包括： 按照步骤S1以及S2方式采集工况参数数据，并计算工况参数数据对应的产尘强度，将所采集工况参数数据以及工况参数数据对应的产尘强度构成一组训练数据，并将所采集的所有训练数据构成训练数据集； 基于训练数据集，以最小化产尘强度、最大化煤岩截割产量为目标构建策略优化目标函数，所述策略优化目标函数以工况参数数据以及产尘强度下的煤岩截割策略为自变量，以采取煤岩截割策略后策略优化目标函数的函数值为因变量，所述策略优化目标函数的表达式为： ； ； 其中，表示训练数据集中的第n组训练数据，表示第n组训练数据对应的煤岩截割策略，，依次分别表示煤岩截割策略中牵引速度数据以及截齿切深数据的变化量，表示第n组训练数据中的工况参数数据，表示工况参数数据对应的产尘强度，N表示训练数据集中训练数据的总数，表示截割设备中截割头的宽度，表示采用煤岩截割策略后工况参数数据对应的产尘强度，表示采用煤岩截割策略后的煤岩截割产量增加系数，表示采用煤岩截割策略后的煤岩截割产量，表示工况参数数据对应的煤岩截割产量，表示工况参数数据中的牵引速度数据，表示工况参数数据中的截齿切深数据； 采用策略优化方法对策略优化目标函数进行求解，得到煤岩截割策略网络，包括： 将训练数据集中的训练数据部署在仿真环境中，将训练数据中的工况参数数据以及产尘强度作为状态向量，初始化煤岩截割策略网络中的可训练参数，其中煤岩截割策略网络用于生成给定状态向量下不同煤岩截割策略的策略选取概率，并选取策略选取概率最高的煤岩截割策略对煤岩截割过程进行优化控制； 将策略优化目标函数作为奖励函数，在仿真环境中采用基于策略梯度下降的策略优化方法对状态向量以及煤岩截割策略网络中的可训练参数进行交互迭代，直至达到预设的最大迭代次数，并基于最终迭代得到的可训练参数构建得到煤岩截割策略网络。

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