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申请/专利权人：绵阳新启科技有限公司
摘要：本发明公开了一种水性涂料生产用预测控制系统及方法，具体涉及人工智能算法领域，本发明采用先进的Actor‑Critic神经网络模型，能够自适应地学习并优化水性涂料生产过程中的多个关键参数，通过机器学习算法，系统能够自动调整控制策略，适应生产过程的动态变化，减少了对人工校准和维护的依赖。
主权项：1.一种水性涂料生产用预测控制系统，包括：状态数据感知单元，用于通过传感器组对水性涂料生产中的状态数据进行采集，所述状态数据包括粘度、温度、压力值、pH值、电导率和流量数据；动作数据定义单元，用于定义水性涂料生产中的控制动作数据，所述控制动作数据包括加热量、冷却量、搅拌速度和原料混合比例；状态空间及动作空间定义单元，用于根据状态数据创建状态空间，并根据控制动作数据定义动作空间；网络模型构建单元，用于通过状态空间和动作空间，构建Actor-Critic神经网络模型；并根据构建的Actor-Critic神经网络模型，输出最佳的预测控制结果，系统根据预测控制结果对水性涂料生产设备进行控制；其特征在于：所述网络模型构建单元具体包括：演员网络模型子单元，用于构建演员神经网络模型，并根据输入的状态空间，输出动作；环境交互单元，用于将输出的动作发送至水性涂料生产环境中执行，环境根据执行的动作进行响应并返回新的状态和即时奖励；评论家网络模型子单元，用于构建评论家神经网络模型，并根据输入的状态空间，评估在状态下采取动作的预期回报，输出价值函数；策略优化子单元，用于根据评论家网络提供的价值函数梯度更新演员网络的参数，并根据时间差分误差更新评论家网络的参数；迭代优化输出子单元，用于通过迭代直至演员网络的参数和评论家网络的参数收敛，并根据演员网络输出此时的控制动作对水性涂料生产进行控制。
全文数据：
权利要求：
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