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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利基于DDPG算法的电磁轴承转子系统不平衡控制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：CN120217899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510655088.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于DDPG算法的电磁轴承转子系统不平衡控制方法是由李福涛;陈亮亮;陈其庆;林梦寒;徐鹏;罗艺亮;靳晓光;王华;伍家驹设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DDPG算法的电磁轴承转子系统不平衡控制方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于DDPG算法的电磁轴承转子系统不平衡控制方法，包括如下步骤：根据转子动力学建立转子动力学方程，并进行解耦控制；构建补偿电流，提取补偿电流中的不平衡系数并构建自适应辨识方程；构建DDPG智能体，融合位置误差、系统响应、控制输出，通过归一化加权优化策略，设计多目标奖励函数；使用DDPG智能体优化不平衡系数辨识参数，结合转子转速动态调整补偿电流，抵消不平衡力扰动。本发明根据转子受到的不平衡力反映到转子两端的不平衡系数结合深度强化学习算法DDPG进行辨识，提高了不平衡系数的辨识及不平衡补偿效率，实现转子系统的快速稳定和高效补偿。

本发明授权基于DDPG算法的电磁轴承转子系统不平衡控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DDPG算法的电磁轴承转子系统不平衡控制方法基于DDPG算法的电磁轴承转子系统不平衡控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：根据转子动力学建立四自由度AMB-刚性转子动力学方程，并通过线性状态反馈解耦实现对主动电磁轴承转子系统的解耦控制； S2：根据转子四个自由度受到的不平衡力构建补偿电流，并提取补偿电流中的不平衡系数，构建自适应辨识方程； S3：构建DDPG智能体，包括一个动作网络、一个动作目标网络、一个评价网络、一个评价目标网络和经验池；以转子位置误差、转子位置误差积分和转子位置误差微分作为系统转速为观测变量；设计多目标奖励函数引导DDPG智能体完成训练输出最佳动作直至完成训练，所述DDPG智能体的训练过程如下： S301：初始化基于DDPG算法的主动电磁轴承转子系统不平衡补偿的模型的动作网络的权重和评价网络的权重； S302：创建经验池，用于存储DDPG智能体与外部环境交互过程中产生的经验数据，初始化经验池容量为D，训练采样样本数为n个，最大训练回合数为Episode； S303：定义主动电磁轴承转子系统的空间状态为s t ，a t ，r t ，s t+1 ，其中，st表示t时刻的主动电磁轴承转子系统的状态，at表示t时刻DDPG智能体输出的动作，rt表示t时刻DDPG智能体获得的总奖励值，st+1表示t+1时刻的主动电磁轴承转子系统的状态； S304：根据t时刻的主动电磁轴承转子系统的状态st和探索噪声Nt通过动作网络生成t时刻DDPG智能体输出的动作at，并更新t+1时刻的主动电磁轴承转子系统的状态st+1和计算t时刻DDPG智能体获得的总奖励值rt； S305：DDPG智能体每一次探索完成后获得的相关数据组st，at，rt，st+1存放在经验池里，如果经验池中的样本数量大于训练采样样本数量，则训练时随机从经验回收池里选择多组数据组st，at，rt，st+1来进行训练，更新目标参数，否则继续执行步骤S304； S306：增加时间步数，进行下一轮训练直至训练结束； S4：使用DDPG智能体优化自适应辨识方程中的待定参数，结合转子转速动态调整补偿电流，抵消不平衡力扰动。

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南昌航空大学，其通讯地址为：330063 江西省南昌市红谷滩新区丰和南大道696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”。