哈尔滨工业大学(深圳)叶剑获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利基于TD3强化学习算法的DC-DC变换器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：CN116300440B 。
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：202310167190.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于TD3强化学习算法的DC-DC变换器控制方法是由叶剑;郭寰宇设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于TD3强化学习算法的DC-DC变换器控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于TD3强化学习算法的DC‑DC变换器控制方法，包括：基于DC‑DC变换器获取状态观测向量；基于TD3强化学习算法构建强化学习控制器模型，其中，所述强化学习控制模型包括强化学习智能体和奖励模块，将所述状态观测向量输入所述强化学习智能体，得到行为动作，并形成新状态观测向量；所述奖励模块基于所述行为动作得到即时奖励；基于所述即时奖励更新所述强化学习智能体的参数，直至收敛，得到训练好的强化学习控制器模型；基于所述训练好的强化学习控制器模型，实现对DC‑DC变换器的控制本发明可以有效提高变换器的动态响应性能。
本发明授权基于TD3强化学习算法的DC-DC变换器控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于TD3强化学习算法的DC-DC变换器控制方法，其特征在于，包括： 基于DC-DC变换器获取状态观测向量；其中，获取状态观测向量的过程包括：获取参考电压，实时采集DC-DC变换器的输出电压，基于所述参考电压和所述输出电压得到电压误差，基于所述电压误差得到误差积分；基于所述输出电压、电压误差和所述误差积分得到状态观测向量； 基于TD3强化学习算法构建强化学习控制器模型，其中，所述强化学习控制模型包括强化学习智能体和奖励模块，将所述状态观测向量输入所述强化学习智能体，得到行为动作，并形成新状态观测向量；所述奖励模块基于所述行为动作得到即时奖励；基于所述即时奖励更新所述强化学习智能体的参数，直至收敛，得到训练好的强化学习控制器模型； 即时奖励计算公式如下： 其中，Rt表示即时奖励，e表示输出电压和参考电压的误差，vo表示输出电压，vs表示变压器输入电压； 基于所述训练好的强化学习控制器模型，实现对DC-DC变换器的控制。
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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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