基于深度强化学习的行星轮系数字孪生模型参数更新方法
何国林1
洪立铭1
林慧斌1
陈华原2
许中生2
1.华南理工大学 机械与汽车工程学院,广州 5106412.中信海洋直升机股份有限公司,深圳 518024
摘要：[目的]行星轮系数字孪生模型参数快速反演是其运行状态实时监测的核心难点,传统最优化与启发式算法存在耗时长、无法保留经验等缺陷.为此提出一种深度强化学习驱动的行星轮系数字孪生模型参数更新方法.[方法]首先,采用集中参数法与有限元法构建行星轮系刚-柔耦合数字孪生模型,并封装为深度强化学习环境,为参数寻优提供仿真载体;其次,提取频域前3阶啮合频率倍频及其边频幅值并作为优化目标,构建误差关联的奖励函数,选取2层ReLU激活全连接神经网络拟合状态-动作对;最后,搭建行星齿轮传动试验台,开展不同转速工况下的参数反演验证试验.[结果]结果表明,所提方法在2 000 r/min工况下参数反演耗时仅4.9 min,幅值误差为0.45,较粒子群优化算法反演耗时缩短95%以上;跨1 500 r/min工况反演耗时5.2 min,幅值误差为1.83;可保留训练经验实现快速参数更新,为行星轮系数字孪生模型的实时修正提供参考.
关键词：行星轮系深度强化学习数字孪生参数反演
分类号：TH113.1(机械学（机械设计基础理论）)TH132.46(机械零件及传动装置)O327(振动理论)
资助基金：国家自然科学基金(U23A20620)国家重点研发计划(2024YFB4709200)
论文发表日期：2026-06-30
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 62-70 )
英文信息