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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于强化学习的风电机舱装备质量评估与维修决策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：CN119579140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411625373.8，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种基于强化学习的风电机舱装备质量评估与维修决策方法是由陈刚;张红丽;段湘俊;陈泽良;罗维设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的风电机舱装备质量评估与维修决策方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于强化学习的风电机舱装备质量评估与维修决策方法，属于风电机组运维领域。本发明利用马尔可夫决策过程建立风电机舱状态劣化模型，并结合动态集成概率神经网络对状态转移概率进行估计，提高预测准确性。通过灰色模型对风机机舱子部件故障数据进行威布尔分布参数估计，完成部件的寿命可靠性分析，进而得到风电机舱的可靠度函数，实现装备质量评估。本发明采用事后维修和机会维修结合的维修方法，根据部件可靠度函数和维修成本模型，建立维修决策模型的目标函数，并利用AD3QN算法求解最优维修策略，实现最小维修成本，提高风电场运行效率和经济效益。

本发明授权一种基于强化学习的风电机舱装备质量评估与维修决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的风电机舱装备质量评估与维修决策方法，其特征在于：包括以下步骤： 构建风电机舱状态劣化模型： 定义风电机舱部件的运行状态，并建立状态空间； 定义风电机舱部件的维修措施，并建立维修措施集合； 利用动态集成概率神经网络DEPNN对状态转移概率进行估计，建立状态转移概率模型； 根据状态转移概率模型，构建风电机舱部件的劣化模型； 构建风机机舱维修决策模型： 利用灰色模型GM1,1对风机机舱子部件故障数据的威布尔分布模型进行参数估计，得到子部件的可靠性和失效率函数； 根据子部件的可靠性和失效率函数，结合不同权重，计算得到风电机舱的可靠度函数； 根据可靠度函数，对部件状态进行划分，并确定维修策略； 基于维修前后部件可靠度的变化和停机等因素，计算各部件单次维修成本，并累计得到部件在运行周期内的总成本； 建立维修决策模型的目标函数，目标函数旨在综合考虑维修成本、部件可靠性以及系统整体效率； 基于强化学习的风电机组部件最优维修决策： 利用AD3QN算法对维修决策模型进行求解，得到最小维修成本。

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