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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明涉及一种机队状态感知的航空发动机机队协同维修方法，包括以下步骤：解析飞行计划、航空发动机、维修服务资源之间关系，构建考虑多要素的3层航空发动机机队协同维修模型；通过评估飞行计划负载状态、机队能力、机队健康状态和可用维修资源对航空发动机机队进行状态感知；利用强化学习算法增强维修时机决策；提出航空发动机机队维修紧迫度感知方法，根据紧迫度选择维修对象并进行行动决策。本发明能够有效描述包含飞行计划、航空发动机、维修服务资源多元素的航空发动机机队协同维修场景，实时感知机队状态并根据机队状态进行高效维修时机决策，生成机队维修时间、维修对象和维修动作的同步解决方案。
主权项：1.一种机队状态感知的航空发动机机队协同维修方法，其特征在于，包括步骤如下：步骤1、解析飞行计划、航空发动机机队、维修服务资源之间的关系，构建航空发动机机队协同维修过程中飞行计划、航空发动机机队、维修服务资源的数学模型，基于数学模型进行航空发动机机队协同维修决策问题描述；步骤2、分别对飞行计划层、航空发动机机队层和维修服务层进行状态感知，基于飞行计划层感知单个待处理的飞行计划来评估飞行计划负载状态，基于航空发动机机队层感知机队能力和机队健康状态，基于维修服务层感知每个维修资源组维修资源状态以支持后续飞行计划决策；步骤3、在状态感知的基础上将航空发动机机队协同维修决策问题描述转化为马尔可夫决策过程，使用强化学习算法，通过奖励函数以不同的损失函数更新策略网络的参数和价值网络的参数，同时逼近策略函数和价值函数，得到最优动作，进行维修时机决策；步骤4、定义航空发动机机队维修紧迫度，根据紧迫度选择维修对象并进行行动决策，当强化学习算法输出维修执行信号时，根据维修紧迫度生成待维修的航空发动机序列，遍历航空发动机序列中的航空发动机，若其需要最深维修动作等级且维修资源充足，则为其分配资源进行维修；否则，降低维修动作等级直至维修条件满足，重复步骤4的流程直至所有任务开始执行或当前资源不满足任何任务执行。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种机队状态感知的航空发动机机队协同维修方法
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