一种基于强化学习的多房间负压梯度自动控制方法与系统

本发明属于多房间负压梯度控制领域，公开了一种基于强化学习的多房间负压梯度自动控制方法与系统。通过构建包含环境压力状态、门禁状态、风机风量、房间耦合关系等多维动态参数的环境模型，使方法能够在无需精确物理模型的前提下，直接通过交互学习获得最优控制策略。通过强化学习的自适应决策能力，实现对每个房间排风量、新风量以及整个系统总排风机与新风机功率的联动调节，从而保持走廊‑5Pa、病房‑10Pa、半污染区‑15Pa、污染区‑20Pa等梯度的稳定性，并确保所有区域压差始终处于‑7Pa至‑2Pa的安全范围。