一种基于深度强化学习的氢燃料电池汽车智能维护方法

本发明提供了一种基于深度强化学习的氢燃料电池汽车智能维护方法，涉及氢燃料电池汽车技术领域，首先，构建供氢系统的动态退化模型，以识别关键零部件的退化指标，并据此确定模型。利用传感器数据驱动，识别故障类型和预测关键零部件的剩余寿命，进而得到其故障率分布。基于这些数据，评估零部件状态，并构建模拟环境来表征汽车运行状态。在此环境中，建立深度神经网络智能体，所述深度神经网络智能体用于生成维修决策。最后，根据这些决策执行汽车维修。本发明能有效寻找和分析适宜的维护保障节点，以降低事故率并提高汽车安全性。