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龙图腾网恭喜泉州工程职业技术学院申请的专利一种工业自动化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：CN119556633B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202510119638.5，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种工业自动化控制方法及系统是由刘德丛;陈小珠设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业自动化控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种工业自动化控制方法及系统，涉及数据处理技术领域，包括采集生产设备运行数据，构建数字孪生模型并形成虚拟生产网；实时获取虚拟生产网中各工厂的资源状态数据，动态生成最优跨工厂调度方案，在虚拟生产网中模拟调度方案进行仿真验证并进行方案调整；将调度方案部署至物理工厂，通过自动化控制系统控制设备执行任务，汇总生产数据和仿真结果进行存储备份。本发明显著提升了工业自动化控制的精确性与效率，能够更高效地处理设备运行数据，准确模拟设备动态行为，并实时生成跨工厂的最优调度方案，通过仿真验证与反馈调整形成闭环优化机制，实现了调度方案的动态适应性与全局最优性，从而大幅提升了资源利用效率。

本发明授权一种工业自动化控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种工业自动化控制方法，其特征在于，包括：采集生产设备运行数据，构建数字孪生模型并形成虚拟生产网；实时获取虚拟生产网中各工厂的资源状态数据，动态生成最优跨工厂调度方案，在虚拟生产网中模拟调度方案进行仿真验证并进行方案调整；将调度方案部署至物理工厂，通过自动化控制系统控制设备执行任务，汇总生产数据和仿真结果进行存储备份；所述实时获取虚拟生产网中各工厂的资源状态数据，动态生成最优跨工厂调度方案指定期从虚拟生产网络获取各工厂资源状态数据，将各工厂的数据分组按设备编号ID进行组合，得到每个工厂对应的数据集，对各数据集进行数据清洗和完整性检测，使用时间序列插值法补全缺失数据后对数据进行标准化；所述资源状态数据包括设备负载率、资源利用率和订单优先级；将预处理后的负载率和资源利用率的数值型数据直接转化为云模型表示；通过模糊语言模型将订单优先级转化云模型表示；整合所有云模型数据形成资源状态矩阵S，每行表示一个任务，列表示资源状态；将资源状态矩阵转化为DDPG网络的初始状态，构建双目标Critic网络和，初始化Actor网络；收集历史任务调度记录，结合当前状态矩阵S，生成调度样本，基于调度样本构建经验数据；所述经验数据包括状态，动作和奖励值；根据奖励值进行递归经验池分组，设定阈值z和x，并且zx，若奖励值大于阈值z，则为高优先级组，若奖励值小于等于阈值z并且大于阈值x，则为中优先级组，若奖励值小于阈值x则为低优先级组；根据TD误差动态调整经验采样概率，优先从高优先级组中抽取样本进行训练，根据经验池组的优先级构建不同训练批次包含的样本数据；根据样本数据，使用双目标Critic网络和计算目标值；定义Critic网络的损失函数为目标值与当前值的均值误差，使用Adam优化器更新Critic网络的参数；使用Actor网络根据当前状态生成最优调度动作；优化Actor网络的目标是最大化Critic网络给出的Q值；通过梯度下降更新Actor网络参数，使用软更新策略更新目标网络参数；使用Critic网络权重和任务结果优化综合奖励函数；对Actor网络输出的动作进行奖励评估；设定阈值l，若奖励值低于阈值l，则返回Actor网络重新训练，调整调度策略；将Actor网络输出的多组调度方案进行整合，每组方案包含性能指标，将性能指标标准化为无量纲数值，使用层次分析法为每个指标分配权重，根据分配的权重得到加权后的性能指标值并生成加权矩阵；定义正理想解为每个指标的最优值，定义负理想解为每个指标的最劣值；计算正负理想解的距离，根据理想解距离计算贴近系数；根据贴近系数对调度方案进行递减排序，选择贴近系数最大的调度方案作为最优方案，根据最优方案生成调度列表；所述调度列表包含任务编号、工厂编号、设备编号和时间安排。

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