[发明专利]一种基于强化学习的设备更换智能决策系统及方法

摘要

一种基于强化学习的设备更换智能决策系统及方法。系统包括：第一数据输入模块，被配置为获取多个设备全寿命的每一设备的第一时间序列数据，第一数据处理模块，被配置为根据每一设备的第一时间序列数据拟合一条第一曲线，对多条第一曲线等间隔抽样生成第一标时间序列数据；训练模块，被配置为根据多列第一标准时间序列数据对决策模块的神经网格进行训练；第二数据输入模块，被配置为通过传感器获取当前为健康设备的第二时间序列数据；第二数据处理模块，被配置为根据第二时间序列数据拟合第二曲线，对第二曲线等间隔抽样生成第二标时间序列数据；以及决策模块，被配置为根据第二时间序列数据计算当前为健康设备的更换时机。本发明提供的系统和方法通过神经网络确定更换时机，避免了由于突然损环而造成的损失和不必要的浪费。