[发明专利]一种基于Actor-Critic强化学习模型的焊接异常实时诊断方法有效
| 申请号： | 202211692538.4 | 申请日： | 2022-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN115673596B | 公开（公告）日： | 2023-03-17 |
| 发明（设计）人： | 姚志豪;李波 | 申请（专利权）人： | 苏芯物联技术（南京）有限公司 |
| 主分类号： | B23K31/12 | 分类号： | B23K31/12;G06F18/24;G06N3/048;G06N3/092 |
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| 地址： | 210042 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Actor‑Critic强化学习模型的焊接异常实时诊断方法，首先采集实际焊接过程中的多维传感数据，构建入模数据集；接着搭建基于DQN网络结构的Actor‑Critic强化学习模型；基于TD算法对Actor‑Critic强化学习模型进行训练，并通过测试集数据对模型进行测试，通过输入的时序数据特征，实时识别所属焊接情况；最终部署训练完毕的Actor‑Critic强化学习模型，实时识别当前焊接状态；本发明同时实例化2个结构相同的DQN网络，大幅减少模型训练时间，同时引入优化经验回放策略及分层采样方法进行模型训练，可以提升模型识别精度，做到焊接异常状态的实时准确检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 actor critic 强化 学习 模型 焊接 异常 实时 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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