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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利基于强化学习的多自由度振动筛分装置控制方法和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：CN116416509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310288809.8，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于强化学习的多自由度振动筛分装置控制方法和系统是由金明志;赵湛;徐云峰;梁振伟;王子谦;张亚男;莫吾乙设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的多自由度振动筛分装置控制方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于强化学习的多自由度振动筛分装置控制方法和系统，筛面物料分布监测装置采集多自由度混联振动筛的筛面物料分布状态的图像并传递给控制器，控制器根据筛面物料分布监测模型监测筛面物料均匀度和分散程度；籽粒损失监测装置监测多自由度混联振动筛的籽粒损失，并传递给控制器；控制器从筛面物料分布监测装置、籽粒损失监测装置与执行机构中得到自由度振动筛的当前筛分状态，并根据强化学习模型控制执行机构调节筛分状态达到最优，提高了模型的收敛速度以及稳定性，实现多自由度振动筛的自适应控制。本发明控制系统不依赖于传统的控制规则，而是拥有自我学习能力，提升收获机在不同环境下的作业适用性和稳定性。

本发明授权基于强化学习的多自由度振动筛分装置控制方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的多自由度振动筛分装置控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 筛面物料分布监测装置采集多自由度混联振动筛的筛面物料分布状态的图像并传递给控制器，控制器根据筛面物料分布监测模型监测筛面物料均匀度K和分散程度P； 籽粒损失监测装置监测多自由度混联振动筛的籽粒损失，并传递给控制器； 所述控制器从筛面物料分布监测装置、籽粒损失监测装置与多自由度混联振动筛的执行机构中得到自由度振动筛的当前筛分状态s，s＝[α,β,f,μ,K,P]，包括籽粒损失率μ、均匀度K、分散系数P，以及筛面倾角α、筛面水平姿态角β和振动频率f，并根据基于强化学习的多自由度振动筛分装置的控制模型控制执行机构调节筛分状态，使损失率μ、均匀度绝对值|K|、分散成度P为最优，达到最优筛分状态； 所述筛面物料分布监测模型通过以下步骤建立： 采集多自由度振动筛的筛面物料分布状态的图像，对采集的图像进行二值化处理，以提取颗粒分布信息，对二值化后的图像进行膨胀和腐蚀处理，建立筛面物料分布模型，在图像上选取一块距筛前d1和筛壁内侧d2的矩形平面C，其长宽为h和l；建立平面直角标系，在平面C上依次均匀地进行采样，获取样本；采用二输入一输出的神经网络建立线性二分类模型，网络只包含一个输入层和一个输出层，采用极大似然估计的梯度上升法对模型进行训练，直至收敛，获得最优直线方程； 所述多自由度振动筛分装置的控制模型采用深度强化学习的方法建立；控制模型包括智能体、环境、智能体的状态、智能体的动作和奖励函数R；其中，定义环境为多自由度振动筛分装置控制系统的工作环境，即清选室内部，定义智能体为整个多自由度振动筛分装置控制系统，智能体的状态为当前多自由度振动筛的工作状态，定义智能体动作为多自由度振动筛工作参数的变化量，多自由度振动筛分装置控制系统通过筛面物料分布监测装置、籽粒损失监测装置与执行机构获得当前多自由度振动筛工作状态，并根据其工作环境反馈，通过奖励函数R计算出可量化的奖赏信号，输出多自由度振动筛工作参数的变化量，多自由度振动筛分工作环境受到动作的影响，筛分状态发生改变且产生了一个新的奖赏，再用反馈的筛分状态和奖赏更新动作策略，如此循环迭代，使得多自由度振动筛达到最优筛分状态。

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