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龍圖騰網恭喜合肥綜合性國家科學中心能源研究院(安徽省能源實驗室)申請的專利基于深度強化學習的動態感知與自適應決策故障診斷系統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：CN119884980B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-20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：202510340126.1，技術領域涉及：G06F18/2431；該發明授權基于深度強化學習的動態感知與自適應決策故障診斷系統是由王孟旭;劉少清;季振山;肖炳甲;劉自結;郭和茹設計研發完成，并于2025-03-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度強化學習的動態感知與自適應決策故障診斷系統在說明書摘要公布了：本發明涉及決策故障診斷技術領域，尤其涉及基于深度強化學習的動態感知與自適應決策故障診斷系統。其技術方案包括多源傳感器模塊、實時狀態編碼器、深度Q網絡決策模塊、動態執行控制器和反饋學習環路，多源傳感器模塊，用于采集設備的振動、溫度及聲學信號并進行預處理；實時狀態編碼器用于動態調整數據采樣率與滑動窗口長度，提取時域、頻域及頻域特征，融合環境噪聲等級與CPU占用率，生成低維狀態向量。本發明既可以有效解決機械設備故障診斷中數據動態變化和復雜故障模式識別的問題，同時也顯著優化了計算資源利用率，為實際工業場景中的智能化故障診斷提供了高效、精準的解決方案。

本發明授權基于深度強化學習的動態感知與自適應決策故障診斷系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度強化學習的動態感知與自適應決策故障診斷系統，其特征在于，包括：多源傳感器模塊，用于采集設備的振動、溫度及聲學信號并進行預處理；實時狀態編碼器，動態調整數據采樣率與滑動窗口長度，提取時域、頻域及時頻域特征，融合環境噪聲等級與CPU占用率，生成低維狀態向量；深度Q網絡決策模塊，基于狀態空間設計分層動作空間及獎勵函數，狀態空間包括均方根、峭度、峰值頻率、能量熵、噪聲水平、CPU占用率，通過ε-貪心策略平衡探索與利用，輸出最優決策動作；動態執行控制器，根據所述最優決策動作調整硬件參數并調度診斷算法，進行動作組合；反饋學習環路，通過在線增量學習與不確定性處理，動態更新深度Q網絡的網絡參數并評估決策置信度，形成閉環優化系統；所述分層動作空間具體包括：采樣頻率：包括溫度傳感器F0、聲學傳感器F1、振動傳感器F2的采樣頻率；特征集：時域特征集SetA、頻域特征集SetB、時頻域特征集SetC；診斷模型：閾值報警M0、支持向量機M1、一維卷積神經網絡M2；所述獎勵函數為：R1＝A-B＝α×Paccuracy-β×Coccupancy_level-γ×FP其中，A為基礎獎勵項，B為懲罰項，α為準確率權重，β為資源消耗懲罰，γ為誤報懲罰，Paccuracy為故障檢測準確率，Coccupancy_level為計算資源占用率，FP為誤報次數；所述動態執行控制器的動作組合包括：硬件調整：動態切換傳感器通道及調整模數轉換器采樣率；算法調度：通過采樣率、特征集與診斷模型的交叉組合生成動作選項；所述動作選項包括：{F0_SetA_M0}：低頻采樣、時域特征、閾值報警；{F1_SetB_M1}：中頻采樣、頻域特征、SVM分類；{F2_SetC_M2}：高頻采樣、時頻域特征、1D-CNN模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人合肥綜合性國家科學中心能源研究院(安徽省能源實驗室)，其通訊地址為：230092 安徽省合肥市廬陽區三國城路80號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。