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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于非参数强化学习的航空发动机维护策略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：CN119026460B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411050722.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于非参数强化学习的航空发动机维护策略优化方法是由张益鸣;张鼎扬;张树有设计研发完成，并于2024-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于非参数强化学习的航空发动机维护策略优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于非参数强化学习的航空发动机维护策略优化方法。首先，针对稀疏航空发动机运行数据，通过贝叶斯网络与高斯过程建立航空发动机模型；然后，建立策略网络和价值网络，与航空发动机模型交互，形成状态动作价值组，存入重放缓冲区，随机采样，作为训练集；更新策略网络和价值网络，更新训练集；最后进行航空发动机维护优化策略决策。本发明首次提出针对航空发动机基于高斯过程的非参数强化学习方法，在融合系统不确定性的同时，通过动态数据更新提高整体训练数据与模型的拟合程度，提高算法采样效率；基于先验维护经验数据融合不确定性进行动作选择，提高系统的安全性与采样效率，进而解决航空发动机系统的预测性维护问题。

本发明授权一种基于非参数强化学习的航空发动机维护策略优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于非参数强化学习的航空发动机维护策略优化方法，其特征在于，包括以下步骤：采集航空发动机历史运行数据，建立航空发动机模型；建立策略网络和价值网络，随机选择初始系统状态s0，制定初始维护动作a0；基于所述初始系统状态s0和初始维护动作a0，与所述航空发动机模型交互，得到一组状态动作价值组：系统状态、维护动作、系统反馈成本和下一步系统状态；建立重放缓冲区，将每一步的状态动作价值组st，at，rst，st+1存入所述重放缓冲区；在所述重放缓冲区进行随机采样，作为训练集；更新策略网络和价值网络；更新训练集；判断系统运行步长是否达到设置的系统训练步长，如果达到，则停止训练，得到训练完成的网络，输出航空发动机维护优化策略；其中，at表示维护动作；所述航空发动机模型包括系统状态转移模型、系统反馈模型：所述系统状态转移模型通过贝叶斯网络对基于马尔科夫过程得到的系统状态转移概率进行拟合，其中，贝叶斯网络参数L通过最大似然估计法表示；使用期望最大化算法进行贝叶斯网络参数寻优；得到系统状态转移函数Pst+1|st；所述系统反馈模型基于系统状态st通过高斯过程拟合运行成本r1st；根据系统状态st下策略网络决定的维护动作，将每个组件的维护动作对应的价格之和作为维修成本r2st；将运行成本r1st和维修成本r2st之和作为系统状态st下的系统反馈成本rst；之后，通过系统状态转移函数Pst+1|st，得到下一步系统状态st+1。

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