发明专利已授权

基于图注意力DQN强化学习的电机维修决策方法

📄 申请号：CN202511841913.0 📄 发布日：2026/08/19

著录项目信息

申请日

2025-12-09

公开号

CN121283128B

公开日

2026-03-17

申请人

湖南师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H02K15_50

IPC 分类号

H02K15_50 , G06Q10_20 , G06F18_2131 , G06F18_2137 , G06F18_241 , G06F18_25 , G06N3_042 , G06N3_0442 , G06N3_045 , G06N3_092 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

电机运维, 设备预防性维护, 工业自动化, 智能运维, 故障维修决策

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摘要

本申请提出了基于图注意力DQN强化学习的电机维修决策方法。分别采用GRU、1D‑CNN和双谱估计法提取电机的时域特征、频域特征和周期性故障特征；将维修方案节点、故障类型节点和电机特征节点相连接构造“电机特征‑故障类型‑维修方案”三元图；基于跨模态注意力融合方法将三种电机特征融合得到三元图中故障类型节点属性；采用GAT聚合三元图中故障类型节点和维修方案节点属性，选择GRU作为DQN强化学习智能体计算动作和评估价值；构建包含故障缓解评分、维修成本惩罚、维修步骤惩罚和稳定性评分的奖励函数。本申请提出基于图注意力DQN强化学习的电机维修决策方法，实现电机维修方案精准推荐方法的高效学习。

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

一种基于阈不变多电流特征的电机机械缺陷分类诊断方法

当前第 / 件

融合CNN与图注意力网络的旋转设备故障诊断方法

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