买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于强化学习的航改燃气轮机集群维护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：CN117151674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211431607.6，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于强化学习的航改燃气轮机集群维护方法是由严如强;魏泽淇;杨旭彪;周峥;赵志斌;翟智设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的航改燃气轮机集群维护方法在说明书摘要公布了：本公开揭示了基于强化学习的航改燃气轮机集群维护方法，其有效降低维护成本，提高设备安全性，其首先将整个集群决策结构分为个体层I、系统层Sys和资源层R；基于威布尔故障率模型，引入役龄延迟因子和失效率递增因子反映维修次数对部件工作性能的影响；引入有效工龄并替换役龄延迟因子反映有效工龄下的失效率改变；根据多源信息融合的退化状态评估研究获取实际航改燃气轮机退化指标结果建立双参数指数退化模型，并结合失效率建模为系统层多维状态空间S；针对不同维护活动类型，将系统层动作分为：预防性维护和无动作aN两种；将动作成本与资源限制成本共同组成成本函数，并形成期望价值；最后在强化学习框架内完成集群设备的仿真。

本发明授权基于强化学习的航改燃气轮机集群维护方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的航改燃气轮机集群维护方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1：将整个集群决策结构分为个体层、系统层和资源层： S2：基于威布尔故障率模型，引入役龄延迟因子和失效率递增因子反映维修次数对整个集群中某个设备工作性能的影响，所述某个设备为某个航改燃气轮机： ， 式中：表示维修次数，取值为自然数，为役龄延迟因子，为失效率递增因子，表示第次维修后失效率水平，同理可知，其中表示服役时间，为特征寿命参数，为形状参数； S3：引入有效工龄并替换役龄延迟因子反映有效工龄下的失效率改变，第次维修后的有效工龄的计算为： ， 式中：为第次维修的投入成本，从1取值到，为替换投入成本，为投入成本的调节参数，为时间调节参数，同公式1，表示第次维修活动的时间间隔； 则第次维修行为执行后的综合失效率函数为： ， 式中，表示执行维护活动的总次数，为未进行维修时的失效率水平； S4：为充分模拟实际退化过程，采用含有随机误差项的双参数指数模型对退化建模： ， 式中，表示服役时间为时的退化状况，为常数项，表示服从均值为，方差为的正态分布的随机变量，为随机误差项，服从均值为0，方差为的正态分布，为服从均值为，方差为的正态分布的随机变量； 进一步的，对于整个集群中的所有i个不同的设备，联合步骤S3中综合失效率函数建模系统层的多维状态空间S： ， 式中，表示不同的设备，为第i个设备的特征寿命参数，为第个设备的形状参数；表示第i个设备的综合失效率函数；表示第i个设备、服役时间为时的退化状况，其中表示第i个设备对应的中除t之外的所有参数构成的参数集； S5：针对不同维护活动类型，将系统层动作分为：预防性维护和无动作两种，这两个动作需要强化学习进行决策，而最后一次维护行为是部件替换，不需要进行决策； S6：将动作成本与资源限制成本共同组成成本函数，并形成期望价值； S7：在强化学习框架内完成集群设备的仿真，采用深度网络算法以最小化成本函数为目标进行优化。

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西安交通大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市咸宁西路28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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。