基于深度Q网络（DQN）的轴承热处理参数动态优化方法

本发明公开了一种基于深度Q网络(DQN)的轴承热处理参数优化方法。首先定义轴承热处理过程中的状态空间和动作空间，状态包括轴承的物理尺寸(外径、内径、高度)及热处理参数(一区至四区温度、网带频率、装炉层数)，动作则是对这些参数的调整。接着，构建深度神经网络近似Q函数，通过最大化预期奖励训练，奖励函数基于淬火硬度与目标硬度的接近程度设计。智能体与环境交互，执行动作并观察结果，利用经验回放机制存储和抽样历史经验，减少数据相关性，提高学习效率。通过ε‑greedy策略平衡探索与利用，定期更新目标网络稳定学习过程。最终，模型能实时调整热处理参数，优化淬火硬度，提高轴承质量。