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龙图腾网恭喜中国科学院理化技术研究所申请的专利一种基于深度Q网络的充电桩故障诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115327248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110509673.X，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权一种基于深度Q网络的充电桩故障诊断方法是由沈俊;王浩;徐少山;徐田园;李振兴;高新强;李珂设计研发完成，并于2021-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度Q网络的充电桩故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度Q网络的充电桩故障诊断方法，包括以下步骤：通过采用BS架构，搭建充电桩故障诊断系统，实现数据实时传输；构建充电桩故障诊断数据模型；预处理车辆实时充电参数差和故障诊断数据，获得对应的数据集{NK,PK}；设置损失函数，利用数据集{NK,PK}，通过随机梯度下降法更新深度Q网络参数；确定深度Q网络的学习公式，得到充电桩损坏程度值，进而给出损坏程度值相对应的诊断措施，将其显示在WEB界面上。本方法基于互联网技术，采用BS架构搭建充电桩故障诊断平台，实时上传车辆充电参数，利用深度Q网络来对数据进行拟合，形成更加准确的诊断报告，提醒充电人员采取相关措施。

本发明授权一种基于深度Q网络的充电桩故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度Q网络的充电桩故障诊断方法，其特征在于：包括步骤：S1：通过采用BS架构，搭建充电桩故障诊断系统，实现数据实时传输；S2：构建充电桩故障诊断数据模型；S3：预处理车辆实时充电参数差和故障诊断数据，获得对应的数据集{NK,PK}；S4：设置损失函数，利用数据集{NK,PK}，通过随机梯度下降法更新深度Q网络参数；S5：确定深度Q网络的学习公式，得到充电桩损坏程度值，进而给出损坏程度值相对应的诊断措施，将其显示在WEB界面上；所述S3包括具体步骤：S31:清理异常诊断数据，根据车辆实时充电参数差，保留正确的故障诊断数据；S32:针对充电桩故障诊断数据进行对应的故障诊断方案标签，获得对应的数据集{NK,PK}；所述S4包括具体步骤：S41:对深度Q网络进行初始化，建立QNK,PK；θ网络；S42:将数据集{NK,PK}输入到QNK,PK；θ中，通过该网络学习对应的奖励值，设置与奖励值相关的损失函数Lθ；S43:损失函数Lθ采用随机梯度下降法更新Q神经网络参数θ；S44:不断迭代Q神经网络参数θ，直到损失函数值小于0.001。

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