一种基于深度强化学习的工艺参数优化方法

本申请提供了一种基于深度强化学习的工艺参数优化方法，涉及智能制造技术领域，包括：通过实时采集生产系统的状态、工艺参数及产出数据，经预处理后存储，构建高质量数据集；利用该数据基于深度强化学习算法训练工艺参数优化模型，使其能够根据当前状态输出工艺参数补偿值，并通过维护包含原始模型和更新模型的模型库，实现模型的动态更新与无缝切换；在应用阶段，调用最新模型生成补偿值，经幅度限制和上下界约束处理后形成目标参数指导生产，并将新数据反馈至数据层，形成闭环优化。该方法实现了工艺参数的动态、安全、持续优化，提升了生产系统的自适应能力与运行效能。