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龙图腾网恭喜合肥综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室)申请的专利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获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119884980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510340126.1，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权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是由王孟旭;刘少清;季振山;肖炳甲;刘自结;郭和茹设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本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在说明书摘要公布了：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。

本发明授权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在权利要求书中公布了：1.一种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，其特征在于，包括：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，动态调整数据采样率与滑动窗口长度，提取时域、频域及时频域特征，融合环境噪声等级与CPU占用率，生成低维状态向量；深度Q网络决策模块，基于状态空间设计分层动作空间及奖励函数，状态空间包括均方根、峭度、峰值频率、能量熵、噪声水平、CPU占用率，通过ε-贪心策略平衡探索与利用，输出最优决策动作；动态执行控制器，根据所述最优决策动作调整硬件参数并调度诊断算法，进行动作组合；反馈学习环路，通过在线增量学习与不确定性处理，动态更新深度Q网络的网络参数并评估决策置信度，形成闭环优化系统；所述分层动作空间具体包括：采样频率：包括温度传感器F0、声学传感器F1、振动传感器F2的采样频率；特征集：时域特征集SetA、频域特征集SetB、时频域特征集SetC；诊断模型：阈值报警M0、支持向量机M1、一维卷积神经网络M2；所述奖励函数为：R1＝A-B＝α×Paccuracy-β×Coccupancy_level-γ×FP其中，A为基础奖励项，B为惩罚项，α为准确率权重，β为资源消耗惩罚，γ为误报惩罚，Paccuracy为故障检测准确率，Coccupancy_level为计算资源占用率，FP为误报次数；所述动态执行控制器的动作组合包括：硬件调整：动态切换传感器通道及调整模数转换器采样率；算法调度：通过采样率、特征集与诊断模型的交叉组合生成动作选项；所述动作选项包括：{F0_SetA_M0}：低频采样、时域特征、阈值报警；{F1_SetB_M1}：中频采样、频域特征、SVM分类；{F2_SetC_M2}：高频采样、时频域特征、1D-CNN模型。

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