基于深度强化学习的供暖管道剩余寿命预测与维护方法

本发明涉及供暖管道智能维护技术领域，具体公开了一种基于深度强化学习的供暖管道剩余寿命预测与维护方法。针对传统寿命预测方法静态建模局限、维护策略僵化及经济性不足的问题，提出多源数据融合与动态决策优化方案。技术方案包括：在管道关键节点部署声发射传感器、热电偶、压力变送器及电化学探头，采集温度、压力、腐蚀速率实时数据；通过滑动窗口提取时序统计特征，结合CNN‑LSTM网络捕获时空退化模式；构建深度强化学习模型，定义包含实时传感数据、剩余寿命预测值及历史维护记录的状态空间，并设计动作空间和奖励函数，实现成本、可靠性及寿命效益的多目标优化。于数字孪生平台模拟维护策略，结合蒙特卡洛树搜索生成长期最优决策。