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基于强化学习的装备智能维修决策技术研究综述
1
作者
万心仪
李传扬
+2 位作者
胡昌华
张泽明
冷明哲
《振动工程学报》
北大核心
2025年第6期1154-1166,共13页
随着工业4.0背景下智能装备复杂性和运维需求的日益提升,传统维修决策方法在动态环境下的适应性不足问题逐渐凸显。基于强化学习的维修决策技术通过与环境交互实现策略自主优化,为装备智能维护提供了一种范式。本文聚焦1954至2024年间...
随着工业4.0背景下智能装备复杂性和运维需求的日益提升,传统维修决策方法在动态环境下的适应性不足问题逐渐凸显。基于强化学习的维修决策技术通过与环境交互实现策略自主优化,为装备智能维护提供了一种范式。本文聚焦1954至2024年间发表的76篇文献,系统探讨了强化学习理论与维修决策的融合路径。本文深入解析了强化学习的SARSA、Q-Learning、Actor-Critic等核心算法;分析了装备智能维修决策技术现状;从工业制造、能源、航空航天和交通运输四个方面剖析了强化学习在装备维修决策中的典型应用场景;揭示了当前技术在算法收敛速度和计算效率、模型可解释性、以及数据获取及隐私问题等面临的核心挑战。本研究为智能运维领域的算法创新与工程落地提供了理论参考,有助于推动强化学习在装备维修决策中的深度应用。
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关键词
故障诊断
强化学习
智能维修决策
人工智能
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职称材料
题名
基于强化学习的装备智能维修决策技术研究综述
1
作者
万心仪
李传扬
胡昌华
张泽明
冷明哲
机构
中国人民解放军火箭军工程大学智控实验室
出处
《振动工程学报》
北大核心
2025年第6期1154-1166,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(62227814,52205040)
陕西省三秦英才计划支持。
文摘
随着工业4.0背景下智能装备复杂性和运维需求的日益提升,传统维修决策方法在动态环境下的适应性不足问题逐渐凸显。基于强化学习的维修决策技术通过与环境交互实现策略自主优化,为装备智能维护提供了一种范式。本文聚焦1954至2024年间发表的76篇文献,系统探讨了强化学习理论与维修决策的融合路径。本文深入解析了强化学习的SARSA、Q-Learning、Actor-Critic等核心算法;分析了装备智能维修决策技术现状;从工业制造、能源、航空航天和交通运输四个方面剖析了强化学习在装备维修决策中的典型应用场景;揭示了当前技术在算法收敛速度和计算效率、模型可解释性、以及数据获取及隐私问题等面临的核心挑战。本研究为智能运维领域的算法创新与工程落地提供了理论参考,有助于推动强化学习在装备维修决策中的深度应用。
关键词
故障诊断
强化学习
智能维修决策
人工智能
Keywords
fault diagnosis
reinforcement learning
intelligent maintenance decision
artificial intelligence
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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出处
发文年
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1
基于强化学习的装备智能维修决策技术研究综述
万心仪
李传扬
胡昌华
张泽明
冷明哲
《振动工程学报》
北大核心
2025
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