简介： 公开了基于深度强化学习模型的行星齿轮箱故障诊断方法，方法包括：信号采集，获得行星齿轮箱在不同的健康状况下的振动信号，基于所述振动信号构建训练样本信号及测试样本信号；时频图像生成，同步提取所述训练样本信号及测试样本信号变换为二维时频图像，基于所述二维时频图像构建训练集及测试集；建立深度强化学习模型，基于训练集，智能体与环境进行不断地交互，训练智能体自主学习最优的诊断策略，所述智能体包括至少两个相同结构的深度卷积神经网络；故障识别，将所述测试集中的样本逐个输入训练完成的所述智能体，根据所述诊断策略识别行星齿轮箱故障类型，及分析诊断结果。