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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利非等间隔退化的接触网关键部件强化学习维修优化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：CN120725655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511134193.4，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权非等间隔退化的接触网关键部件强化学习维修优化方法是由屈志坚;余光祥;袁琛;施明杰;胡帆设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本非等间隔退化的接触网关键部件强化学习维修优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种非等间隔退化的接触网关键部件强化学习维修优化方法，方法包括收集接触网系统历史设备故障数据，并进行分类统计，并拟合得到威布尔分布的参数；基于可靠性函数推导出接触网系统的动态可靠性模型，并建立分阶段维修费用模型；动态优化各个阶段的维修间隔以及次数；并输入至多目标优化模块，采用深度强化学习辅助的AGSEA算法求解出关键部件的帕累托维修计划集；根据接触网系统运行的可靠性约束条件筛选出关键部件在各维修阶段下的最终维修计划，并输出当前接触网系统整体可靠性以及维修费用。本发明能够有效适应设备非等间隔的劣化过程以及维持系统高可靠性的同时兼顾经济性。

本发明授权非等间隔退化的接触网关键部件强化学习维修优化方法在权利要求书中公布了：1.一种非等间隔退化的接触网关键部件强化学习维修优化方法，其特征在于，所述方法包括： 收集接触网系统历史设备故障数据，按照不同设备对所述历史设备故障数据进行分类统计，以得到不同设备历史故障数据，并采用遗传算法对所述不同设备历史故障数据进行拟合得到威布尔分布的尺度参数与形状参数； 基于威布尔分布建立所述接触网系统的关键部件在各个维修阶段下的可靠性函数，以推导出所述接触网系统的动态可靠性模型，并基于所述接触网系统的三级修程、不同维修方式以及各个维修阶段建立全寿命周期内的分阶段维修费用模型； 将所述威布尔分布的尺度参数与形状参数输入至参数优化模块，并采用VPPSO动态优化所述分阶段维修费用模型中各个阶段的维修间隔以及次数，所述VPPSO动态优化包括速度迭代调整以及位置迭代调整，所述速度迭代调整的表达式为： ； 式中，表示粒子i在迭代t+1时间的速度向量，表示粒子i在迭代t时间的速度向量，表示惯性权重，，表示常数，表示最大迭代次数，、分别表示两个加速系数，、分别表示两个均匀分别在范围内的随机数，表示当前迭代次数，表示第i个粒子到目前为止找到的最优位置，表示整个群体到目前为止找到的最优位置，表示第i个粒子在第t次迭代时的位置向量； 所述位置迭代调整的表达式为： ； ； 式中，表示第i个粒子在第t+1次迭代时的位置向量，表示粒子在搜索过程中所找到的全局最优的解，其中，将遗传算法拟合得到威布尔分布的尺度参数和形状参数并输入VPPSO动态优化模块； 将优化后的所述分阶段维修费用模型的参数输入至多目标优化模块，并以所述接触网系统平均可靠度最大化和维修费用最小化为目标，采用深度强化学习辅助的AGSEA算法求解出所述关键部件的帕累托维修计划集； 根据所述接触网系统运行的可靠性约束条件筛选出所述关键部件在各维修阶段下的最终维修计划，并输出当前所述接触网系统整体可靠性以及维修费用。

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