一种基于强化学习的散热鼓式制动器动态控制系统及方法

本发明公开了一种基于强化学习的散热鼓式制动器动态控制系统及方法，包括如下步骤：S1、采集并预处理鼓式制动器运行数据；S2、利用门控循环单元神经网络进行训练，输出温升趋势数据；S3、基于近端策略优化算法训练，得到控制策略网络，输出散热控制策略；S4、采用哈里斯鹰优化算法，联合优化热状态预测模型与控制策略网络的超参数；S5、根据优化后的模型生成散热控制指令，控制散热执行机构执行对应操作；S6、持续采集温度反馈数据与温升趋势数据比较，进行动态调整。本发明通过融合强化学习、深度预测与智能优化技术，实现对鼓式制动器温升趋势的精准预测和动态散热控制，从而显著提升制动系统的安全性、能效与稳定性。