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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学(威海)申请的专利一种基于Q-learning算法的无线充电多线圈快速匹配及定位方法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：CN120049642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510510107.9，技术领域涉及：H02J50/90；该发明授权一种基于Q-learning算法的无线充电多线圈快速匹配及定位方法是由武帅;杨敬杰;王晨旭;郑嘉羽;蔡春伟设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Q-learning算法的无线充电多线圈快速匹配及定位方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于Q‑learning算法的无线充电多线圈快速匹配及定位方法，包括：步骤S1：建立多线圈阵列发射平台，以及实现平台相应能量传输单元灵活切换的供电网络；步骤S2：变换接收线圈的位置情况和不同能量传输单元的开启情况，建立充电环境信息；步骤S3：建立算法模型下的探索环境；步骤S4：智能体在未知环境中探索，依据动作选择策略执行动作，迭代更新Q值表；步骤S5：根据智能体执行动作，计算累计奖励；步骤S6：依据评价网络对智能体输出的动作策略进行评估，判断模型训练策略是否满足初始化要求，是，则实行步骤S7；否，则执行步骤S4；步骤S7：提取Q值表，输出线圈定位与匹配策略。本申请应用于无线充电技术领域。

本发明授权一种基于Q-learning算法的无线充电多线圈快速匹配及定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Q-learning算法的无线充电多线圈快速匹配及定位方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1：建立多线圈阵列发射平台，以及实现平台相应能量传输单元灵活切换的供电网络； 步骤S2：变换接收线圈的位置情况和不同能量传输单元的开启情况，获取感应量，建立充电环境信息； 步骤S3：建立算法模型下的探索环境，建模离散化的二维栅格地图，每个栅格对应阵列发射平台中的能量传输单元，定义栅格的状态S为对应感应量，初始化所有栅格的Q值； 步骤S4：接收线圈感应量发生变化进入线圈匹配过程，智能体在未知环境中探索，依据动作选择策略执行动作，迭代更新Q值表；所述动作选择策略包括动态探索率调整机制、置信度加权动作选择机制、梯度感知增强机制； 步骤S5：根据智能体执行动作，计算累计奖励； 步骤S6：依据评价网络对智能体输出的动作策略进行评估，判断模型训练策略是否满足初始化要求，是，则实行步骤S7；否，则执行步骤S4； 步骤S7：提取Q值表完成线圈匹配过程，输出最优能量传输单元及最短开启路径； 所述动态探索率调整机制，通过状态访问密度及感应量梯度敏感度动态调整探索率； 所述置信度加权动作选择机制，通过置信度指标量化动作价值的不确定性，引导探索低访问次数的动作； 所述梯度感知增强机制，利用无线充电环境中的感应量将场强分布信息编码到动作选择中，计算感应量梯度向量场及方向偏好权重，在置信度加权的Q值基础上叠加方向偏好权重，选择既高价值又与梯度方向一致的动作。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(威海)，其通讯地址为：264209 山东省威海市环翠区文化西路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。