摘要
本发明公开了一种基于强化学习的压力传感测试自适应方法及系统,涉及压力传感测试技术领域,通过引入强化学习模块与状态感知机制,支持每一次冲击策略的动态调整,使压力加载更符合实际应力场演化过程,从而提高疲劳模拟真实性与测试针对性。通过压力响应高频解析模块深入挖掘回传波形的局部波谷、响应斜率偏移和微周期非对称等微特征,实现对传感器潜在老化、非线性漂移或结构缺陷的早期识别,显著优于传统低频均值统计法对异常响应的漏检问题。通过状态空间构建模块引入历史疲劳响应与温度变化趋势,使状态向量具有完整的时序背景与环境维度,避免因测试瞬态失真而导致策略误判或局部最优问题。
技术关键词
强化学习模型
周期
理论
延迟误差
模块
策略
信号
特征提取单元
波形发生器
指数
传感测试技术
Sigmoid函数
压力传感器
电磁阀控制器
非线性
因子
系统为您推荐了相关专利信息
CT检查技术
深度学习神经网络模型
深度学习模型
边缘检测算法
CT检查系统
大语言模型
环境系统
命名实体识别技术
文本
多轮对话
三维网格模型
三维重建方法
生成三维点云
重建场景
传播算法