发明专利已授权

基于深度强化学习的大功率风电磁齿轮箱优化设计方法

📄 申请号：CN202211559678.4 📄 发布日：2026/03/06

著录项目信息

申请日

2022-12-06

公开号

CN115964816B

公开日

2024-02-09

申请人

沈阳诚冉信息咨询有限公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_17

IPC 分类号

G06F30_17 , G06F30_27 , G06F30_23 , G06N20_00 , H02K7_18 , H02K49_10 , G06F113_06 ,

技术画像

所属领域

深度强化学习深度强化学习磁力齿轮传动齿轮箱优化设计

应用场景

风力发电, 大功率风电机组, 新能源发电, 风电传动系统设计, 智能优化设计

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摘要

本发明涉及一种基于深度强化学习的大功率风电磁齿轮箱优化设计方法，属风电领域。该磁齿轮箱包括低速级磁齿轮、中速级磁齿轮、高速级磁齿轮；以各级磁齿轮的转矩密度、内转子转矩脉动为优化目标，以各级磁齿轮的内转子外半径、铁芯厚度及其永磁体厚度，外转子铁芯厚度及其永磁体厚度，调磁块厚度及其圆心角角度，内外层气隙长度及轴向长度为待优化结构参数；基于拉丁超立方采样实验分别建立优化目标与待优化结构参数的代理模型；采用深度强化学习DQN算法，分别对待优化结构参数进行优化，确定各级磁齿轮待优化结构参数的最优组合。本发明可减少有限元实验次数并获取较多训练数据，可对高维优化问题进行高效求解，极大提高优化设计工作的效率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20260106

?? 专利权的转移：

20240209

✅ 授权

20230502

?? 实质审查的生效：

20230414

📄 公开

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