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龙图腾网获悉常州大学怀德学院申请的专利齿轮多体动力学约束的强化学习补偿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：CN120745471B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511270053.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权齿轮多体动力学约束的强化学习补偿方法及系统是由张玲艳;邱水才;赵喜浩;陈瑜;吕高阳;曹群宜设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本齿轮多体动力学约束的强化学习补偿方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机械传动技术领域，尤其涉及齿轮多体动力学约束的强化学习补偿方法及系统，包括：建立包含轴承刚度与齿轮啮合力的多体动力学数字孪生模型；构建基于非线性流形映射的自适应奖励函数，根据角度偏差阈值将系统状态空间划分为小偏差域和大偏差域；基于深度确定性策略梯度算法对多体动力学模型进行训练，获取补偿策略；将获取的补偿策略应用于多体动力学模型，通过静态补偿与动态补偿的自适应融合，得到最优补偿信号，提高了强化学习算法在复杂非线性系统中的训练效率，增强了系统对工况变化的适应能力，显著降低了齿轮系统振动，提高了角度控制精度，延长了设备使用寿命。

本发明授权齿轮多体动力学约束的强化学习补偿方法及系统在权利要求书中公布了：1.齿轮多体动力学约束的强化学习补偿方法，其特征在于，包括： 建立包含轴承刚度与齿轮啮合力的多体动力学数字孪生模型； 构建基于非线性流形映射的自适应奖励函数，所述自适应奖励函数根据角度偏差阈值将系统状态空间划分为小偏差域和大偏差域； 基于深度确定性策略梯度算法对所述多体动力学数字孪生模型进行训练，获取补偿策略； 将所获取的补偿策略应用于所述多体动力学数字孪生模型，得到最优补偿信号； 所述构建基于非线性流形映射的自适应奖励函数，具体包括： 获取系统状态信息，所述系统状态信息包括角度偏差、角速度和振动加速度； 根据角度偏差阈值对系统状态空间进行划分，当角度偏差的绝对值小于所述角度偏差阈值时，将当前状态划分至小偏差域，当角度偏差的绝对值大于或等于所述角度偏差阈值时，将当前状态划分至大偏差域； 对于小偏差域，构建以角度偏差为主导因素的奖励函数； 对于大偏差域，构建以振动加速度平方算术平均值为主导因素的奖励函数； 所述将所获取的补偿策略应用于所述多体动力学数字孪生模型，得到最优补偿信号，具体包括： 获取静态补偿策略和动态补偿策略； 基于系统工况特性，确定静态补偿权重和动态补偿权重； 根据所述静态补偿权重和所述静态补偿策略，计算静态补偿分量； 根据所述动态补偿权重和所述动态补偿策略，计算动态补偿分量； 将所述静态补偿分量与所述动态补偿分量进行加权融合，得到最优补偿信号； 所述静态补偿策略的计算采用角度修正增益因子和最大补偿角度修正增益因子，所述角度修正增益因子和所述最大补偿角度修正增益因子与系统转速和负载相关； 所述基于系统工况特性，确定静态补偿权重和动态补偿权重，具体包括： 获取系统转速、负载和振动特性数据； 识别系统当前工况类型，所述工况类型包括稳态工况、瞬态工况和冲击工况； 对于稳态工况，增大静态补偿权重； 对于瞬态工况和冲击工况，增大动态补偿权重。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人常州大学怀德学院，其通讯地址为：214500 江苏省泰州市靖江市新港大道136号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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