融合时序空间特征提取与强化学习的电机缺陷识别方法

本申请提出一种融合时序空间特征提取与强化学习的电机缺陷识别方法。搭建Transformer‑GAT模型架构T‑GAT，T‑GAT学习时间序列关联性与空间拓扑结构特征，形成时空复合表征向量；设计策略网络和值网络的双网络架构强化学习加权融合机制，并联结构的策略网络与值网络接收复合向量后，构建策略函数选择最大概率的缺陷类型；设计势能函数量化参数，结合其差值构建奖励函数生成奖励；以奖励函数为目标，离线训练优化双网络架构的模型参数，在线运行实时决策并存储四元组至经验池，形成"感知‑决策‑反馈‑更新"闭环机制；本方法实现了电机缺陷识别，减少停机时间，提高了电机运行可靠性与设备运行效率。