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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。

本发明涉及一种无叶片大功率双馈型风力发电机组，属于风电领域。该风电机组包括风力气轮机、磁齿轮箱、双馈型风力发电机及其变流器系统等；风力气轮机包括气流增速器、导气部件、工作部件、排气管和偏航部件；磁齿轮箱包括低速级、中速级和高速级磁齿轮、输入轴、输出轴等，磁齿轮为同轴磁齿轮；双馈型风力发电机的变流器系统包括网侧变流器、转子侧变流器、双向直流变流器、储能设备。本发明无需叶片、无需润滑、无需解缆，安装简便，可大大降低运输、安装、运维成本，实现风电机组轻量化、小型化、低成本、高效益，消除了超大功率风电机组的发展瓶颈。

本发明涉及一种状态不完全可测的两连杆机械臂轨迹跟踪优化控制方法，属于控制工程技术领域。该方法利用预设性能函数和事件触发机制，实施事件触发模型预测优化控制：建立两连杆机械臂系统数学模型，据此得到该系统状态空间方程；设计扩张状态观测器，设置预设性能函数，通过调整其参数以满足瞬态性能要求，并据此将输出跟踪误差进行误差转换；设计基于预设性能函数的事件触发模型预测控制器：求解优化问题，获得优化控制输入变量和状态变量；设计自适应时变触发机制，以减小预测控制的优化次数。本发明综合了预设性能控制方法、事件触发机制以及预测控制方法的优点，具有响应速度快、定位精度高、计算量小等优势，具有较好的跟踪性能和控制柔性。

本发明公开了一种乔木树皮修复装置，包括第一抵压机构、第二抵压机构以及连接在第一抵压机构左右两侧的两个固定组件，所述第一抵压机构包括第一弧形外板，所述第一弧形外板呈“工”字型，所述第一弧形外板内侧上部和内侧下部分别设有弹性条，所述第二抵压机构包括第二弧形外板，所述第二弧形外板内侧设有弹性垫，所述固定组件包括固定带、两个卡条和两个扣板。本发明提供的乔木树皮修复装使用方便，成本低，拆卸组装换装简单，可方便观察修复情况，并根据需要持续加药。