南京航空航天大学张兴龙获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于深度强化学习的压气机主动喘振控制方法及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:CN116123124B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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:202310113139.6,技术领域涉及:F04D27/02;该发明授权一种基于深度强化学习的压气机主动喘振控制方法及系统是由张兴龙;张天宏;黄向华;盛汉霖;庞淑伟设计研发完成,并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度强化学习的压气机主动喘振控制方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于深度强化学习的压气机主动喘振控制方法及系统,涉及航空发动机主动稳定性控制领域,其步骤包括:1建立含执行机构的压气机数学模型;2建立面向压气机主动喘振控制任务的深度强化学习智能体仿真训练环境;3使用软演员‑评论家算法训练智能体;4训练完成后固定动作网络的权重参数,将其部署至电子控制器在线应用。本发明将深度强化学习作为解决压气机主动喘振控制系统设计中的复杂非线性的新思路,提高控制器自适应性和鲁棒性的同时大大降低了控制器设计难度。
本发明授权一种基于深度强化学习的压气机主动喘振控制方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于深度强化学习的压气机主动喘振控制方法,其特征在于包括以下步骤: 1使用真实的压气机物理特性数据辨识出压气机的流量系数-压力系数特性项,再根据辨识出的特性项建立含执行机构的压气机数学模型;其中,特性项辨识方法为对真实压气机物理特性数据中的压比π和流量m进行无量纲化,得到压力系数和流量系数,随后采用三次曲面方程使用最小二乘法进行数据拟合,表达式为: 其中m为压气机物理流量;π为压气机物理压比;φ为流量系数;ψ为压力系数;n为压气机相对百分比转速;ρ为压气机内部气体密度;Ac为压气机内部流道等效截面积;U为压气机转子中径处轮缘线速度;p0为环境压力;ψφ,n为压气机特性项;a0、a1、b0、b1、c0、c1为拟合系数; 2建立面向压气机主动喘振控制任务的深度强化学习智能体仿真训练环境; 3使用软演员-评论家算法训练智能体; 4将训练完成的智能体的动作网络部署至电子控制器在线应用。
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