氢燃料电池多变量协调容错控制的深度强化学习方法

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种氢燃料电池多变量协调容错控制的深度强化学习方法，包括实时获取氢气流量、占空比、电压误差及温度、气体分压等状态信息；接着构建基学习器的动作与状态空间，并设计包含控制误差惩罚和燃料利用率约束的奖励函数；然后利用强化学习算法训练基学习器，生成初始策略网络；再基于温度和气体分压构建元学习器状态空间，通过评估和训练初始策略网络得到目标策略网络；最后应用其目标策略网络对燃料电池系统进行实时控制。本发明可有效协调多变量并具备容错能力，提升系统性能与稳定性。