摘要
本发明涉及决策故障诊断技术领域,尤其涉及基于深度强化学习的动态感知与自适应决策故障诊断系统。其技术方案包括多源传感器模块、实时状态编码器、深度Q网络决策模块、动态执行控制器和反馈学习环路,多源传感器模块,用于采集设备的振动、温度及声学信号并进行预处理;实时状态编码器用于动态调整数据采样率与滑动窗口长度,提取时域、频域及频域特征,融合环境噪声等级与CPU占用率,生成低维状态向量。本发明既可以有效解决机械设备故障诊断中数据动态变化和复杂故障模式识别的问题,同时也显著优化了计算资源利用率,为实际工业场景中的智能化故障诊断提供了高效、精准的解决方案。
技术关键词
故障诊断系统
深度强化学习
频域特征
状态编码器
执行控制器
传感器模块
深度Q网络
在线增量学习
决策
采样率
时域特征
动态
机械设备故障诊断
滑动窗口
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三轴加速度传感器
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