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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航空发动机旋转部件健康参数更新方法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：CN116843023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310673718.6，技术领域涉及：G06N3/0985；该发明授权一种基于深度强化学习的航空发动机旋转部件健康参数更新方法是由彭聪;于若颜;李蓓;施苏牧设计研发完成，并于2023-06-08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航空发动机旋转部件健康参数更新方法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航空发动机旋转部件健康参数更新方法，首先定义健康参数并建立航空发动机旋转部件性能退化数据集，然后将参数更新问题建模为马尔可夫决策过程，最后，采用基于约束的李雅普诺夫的actor‑criticCLAC算法，通过与环境交互学习参数更新策略，使得发动机模型输出与传感器测量值合理近似。本发明解决了航空发动机数字模型缺乏时间尺度更新的问题，有效提高了发动机模型的精度，对于发动机健康管理、模型自适应修正等有积极的促进作用。

本发明授权一种基于深度强化学习的航空发动机旋转部件健康参数更新方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的航空发动机旋转部件健康参数更新方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、定义航空发动机旋转部件的健康参数，收集航空发动机的飞行数据、传感器数据以及对应的健康参数，构建航空发动机旋转部件性能退化数据集；健康参数为航空发动机各个旋转部件的流量和效率；飞行数据包括飞行高度、马赫数、大气压力和大气温度；传感器数据包括10种航空发动机可测参数，分别为：低压轴转速、高压轴转速、风扇出口总温、风扇出口总压、压气机出口总温、压气机出口总压、低压涡轮进口总温、低压涡轮进口总压、混合室进口总温、低压涡轮出口总压； 步骤2、基于步骤1所建立的航空发动机旋转部件性能退化数据集，将航空发动机模型旋转部件健康参数更新问题建模为马尔可夫决策过程；具体包括如下步骤： 步骤21、状态：状态其中为t时刻的发动机模型输出，xt+1为t+1时刻的传感器测量值即发动机模型输出的目标值，wt+1为t+1时刻的飞行数据； 步骤22、动作：动作at＝[θt+1]为待更新的健康参数； 步骤23、奖励函数：奖励函数为衡量模型输出和其目标值之间的误差； 步骤24、状态转移函数：ps′|s,a为步骤S3中构建的发动机动态转换方程，根据当前模型输出下一时刻的飞行参数wt+1和下一时刻的健康参数θt+1，强化学习环境由当前状态st转移到下一状态st+1； 步骤3、基于步骤1所建立的航空发动机旋转部件性能退化数据集，采用深度学习构建发动机模型的动态转换方程作为深度强化学习算法的环境； 步骤4、采用基于约束的李雅普诺夫的actor-critic算法进行航空发动机旋转部件健康参数的更新，初始化深度强化学习模型并设置超参数； 步骤5、初始化交互步数t＝0； 步骤6、基于步骤4所建立的深度强化学习模型与基于步骤3所建立的环境进行交互；并将当前训练数据存储到缓存区，若缓存区的存储数量大于最低容量，则进行下一步，否则继续与环境进行交互估计； 步骤7、基于缓存区的交互数据对强化学习网络进行更新，并增加迭代次数i；若迭代次数i≥N，则训练结束，否则返回步骤5继续训练。

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