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龍圖騰網恭喜中國科學技術大學申請的專利基于強化學習的速調管狀態反饋控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119439756B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510032696.4，技術領域涉及：G05B13/04；該發明授權基于強化學習的速調管狀態反饋控制方法是由魏征宇;周澤然;謝春杰;王琳設計研發完成，并于2025-01-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于強化學習的速調管狀態反饋控制方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于強化學習的速調管狀態反饋控制方法，包括：建立強化學習模型，基于速調管的狀態來定義狀態，基于低電平控制系統的幅度與相位設置值來定義動作，基于速調管當前與理想狀態的偏離程度及動作后偏離程度的變化量來定義獎勵，使用引擎接收來自于環境的幅度與相位設置值，并將得到的速調管的狀態發送給環境；在訓練模式下使用虛擬引擎以加速模型訓練，在控制模式下則切換到真實引擎并利用以上述模型為反饋算法的低電平控制系統對實際加速器的速調管狀態進行反饋控制。本發明的方法能提升低電平控制系統對速調管狀態的控制精度，使速調管輸出更加穩定，且能大幅減少反饋控制算法迭代到最優過程所需的訓練時間。

本發明授權基于強化學習的速調管狀態反饋控制方法在權利要求書中公布了：1.一種基于強化學習的速調管狀態反饋控制方法，其特征在于，包括：S1：建立具有智能體和環境的強化學習模型；強化學習模型至少基于速調管的狀態來定義狀態，至少基于低電平控制系統的幅度與相位的設置值來定義動作；在環境中至少基于速調管的當前狀態相對于速調管的理想狀態的偏離程度以及采取動作后偏離程度的變化量來定義獎勵；S2：在環境內設置引擎，使得引擎接收來自于環境的低電平控制系統的幅度與相位的設置值，并將對應的速調管的狀態發送給環境，引擎包括虛擬引擎和真實引擎，真實引擎包括實際加速器中的低電平控制系統以及速調管；S3：對強化學習模型進行訓練，之后將訓練好的模型用于反饋控制；在訓練模式下切換到虛擬引擎，在控制模式下切換到真實引擎，以通過基于強化學習模型作為反饋控制算法的低電平控制系統實現對實際加速器中速調管狀態的反饋控制；虛擬引擎是離線的速調管輸入輸出的擬合模型，擬合模型設置為在接收到幅度與相位的設置值后，預測得到相應設置值下真實加速器中的速調管狀態；在S2中，獲取速調管輸入輸出的擬合模型，以作為虛擬引擎，包括：S21：構建速調管輸入輸出的擬合模型；S22：在真實加速器中設置并記錄多組不同的幅度與相位的設置值，同時記錄下在該設置值下速調管輸出的幅度與相位，以采集得到擬合模型的訓練數據集；S23：利用擬合模型的訓練數據集，來訓練速調管輸入輸出的擬合模型，直到預測精度能達到要求。

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