江西江铃专用车辆厂有限公司任远获国家专利权
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龙图腾网获悉江西江铃专用车辆厂有限公司申请的专利一种基于强化学习的仓栅车立柱载荷与疲劳预测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：CN121211077B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511751740.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于强化学习的仓栅车立柱载荷与疲劳预测方法及系统是由任远;陈天俊;梁友;刘方荣;龚王靖昊设计研发完成，并于2025-11-26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仓栅车立柱载荷与疲劳预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及车辆结构健康监测及人工智能领域，具体为一种基于强化学习的仓栅车立柱载荷与疲劳预测方法及系统；包含多源传感器数据采集与独立验证模块；系统通过获取预测响应信号与真实物理信号，确定瞬时漂移误差；其核心是依据漂移误差计算累积漂移指数，并评估模型可信度；当模型可信度低于安全阈值时，系统将自适应切换至鲁棒安全策略；本发明解决了黑盒模型在未知工况下无法感知预测失效的问题，实现了对模型漂移的实时监测。
本发明授权一种基于强化学习的仓栅车立柱载荷与疲劳预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的仓栅车立柱载荷与疲劳预测方法，其特征在于，包括： S1，采集主输入传感器的振动信号； S2，采集载荷传感器的载重信号； S3，采集车载单元的车辆姿态信号； S4，采集独立验证传感器的真实物理信号；所述独立验证传感器部署在仓栅车立柱的连接部位，采用高频声学发射传感器或高频应变片，用于捕捉由材料微观损伤产生的真实物理信号； S5，结合振动信号、载重信号和车辆姿态信号，通过预设的参考动态模型，生成预测响应信号； S6，结合预测响应信号与真实物理信号，计算瞬时漂移误差； S7，基于瞬时漂移误差，通过指数移动平均处理，计算累积漂移指数； S8，基于累积漂移指数和预设的漂移临界阈值，确定模型可信度； S9，响应于模型可信度大于预设的可信度安全阈值，采用预设的深度强化学习疲劳预测模型的策略，执行最优效率模式； S10，响应于模型可信度小于或等于预设的可信度安全阈值，执行预定义的鲁棒安全策略。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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