一种基于强化学习的精密零件质量智能追溯方法及系统

本发明涉及质量追溯技术领域，公开了一种基于强化学习的精密零件质量智能追溯方法及系统，其中一种基于强化学习的精密零件质量智能追溯方法包括：整合环境监测、零件污染检测、工序时空信息，生成多维特征张量；用多源因果发现算法分析张量，识别污染源因果关系，输出初始因果网络；借条件生成对抗网络生成极端工况污染模拟数据；以独立成分分析分解混合污染信号，得污染源贡献度向量；用域适应算法生成工况不变污染特征；输入分布鲁棒强化学习网络，计算追溯策略；经重要性采样校正、粒子追踪验证传播轨迹；凭蒙特卡洛采样等评估不确定性，输出带可靠性评分的全工况污染源定位结果；本发明解决极端工况下多源交叉污染准确追溯的技术问题。