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龙图腾网获悉浙江赛艾孚科技有限公司申请的专利一种基于强化学习的散热鼓式制动器动态控制系统及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：CN120386185B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202510433404.8，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于强化学习的散热鼓式制动器动态控制系统及方法是由张佳玥;张军;费学灵;夏张铮设计研发完成，并于2025-04-08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散热鼓式制动器动态控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的散热鼓式制动器动态控制系统及方法，包括如下步骤：S1、采集并预处理鼓式制动器运行数据；S2、利用门控循环单元神经网络进行训练，输出温升趋势数据；S3、基于近端策略优化算法训练，得到控制策略网络，输出散热控制策略；S4、采用哈里斯鹰优化算法，联合优化热状态预测模型与控制策略网络的超参数；S5、根据优化后的模型生成散热控制指令，控制散热执行机构执行对应操作；S6、持续采集温度反馈数据与温升趋势数据比较，进行动态调整。本发明通过融合强化学习、深度预测与智能优化技术，实现对鼓式制动器温升趋势的精准预测和动态散热控制，从而显著提升制动系统的安全性、能效与稳定性。

本发明授权一种基于强化学习的散热鼓式制动器动态控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的散热鼓式制动器动态控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集鼓式制动器系统的运行数据，对运行数据进行预处理，形成热状态数据序列； S2、采用门控循环单元神经网络对热状态数据序列进行训练，得到热状态预测模型，输出温升趋势数据； S3、基于热状态数据与温升趋势数据，采用近端策略优化算法训练得到控制策略网络，控制策略网络在定义的状态空间与动作空间的基础上，构建以温度稳定性、能耗最小化和响应时间最短为目标的奖励函数，输出在每一时刻的散热控制策略； S4、采用哈里斯鹰优化算法对热状态预测模型与控制策略网络的关键超参数进行联合优化，获得最优参数组合，形成优化后的热状态预测模型与控制策略网络； S5、基于优化后的热状态预测模型与控制策略网络生成散热控制指令，控制散热执行机构执行对应操作； S6、持续采集鼓式制动器的温度反馈数据，与温升趋势数据进行比较，根据预测误差动态调整热状态预测模型与控制策略网络的参数，更新训练数据样本； 所述S2具体包括： S21、将鼓式制动器系统的运行数据按照采集时间顺序重组，构建热状态数据序列X=｛X1,X2…,XN｝，其中第i个热状态向量为Xi，i,N为热状态数据序列的总长度； S22、构建门控循环单元神经网络，所述门控循环单元神经网络包括输入层、至少一层GRU隐藏层以及输出层，用于提取热状态数据序列中的时序特征并进行温度预测建模； S23、在GRU隐藏层中，对每一时刻的隐藏状态进行迭代更新； S24、利用热状态数据序列对门控循环单元神经网络进行训练，采用包含热趋势一致性项的均方误差损失函数进行优化： ； 其中，yi表示第i时刻的真实温度值，表示第i时刻的预测温度值，为热趋势一致性惩罚系数，L表示总损失函数值，N表示样本序列中数据点的总数，yi‑1表示第i‑1时刻的真实温度值，表示第i‑1时刻的预测温度值； S25、在训练完成后，得到热状态预测模型M，用于建模鼓式制动器的未来温度演化规律； S26、将热状态数据序列输入至热状态预测模型，获得未来预设时间段内的温升趋势数据。

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浙江赛艾孚科技有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市西湖区墩镇西园五路8号紫天大厦8楼808室；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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