在现代工业、航空航天及智能设备等领域，机电系统发挥着至关重要的支撑作用，对其实现高精度、自适应控制意义重大。随着机电系统应用场景日益复杂，传统控制策略面临诸多挑战，难以满足系统对自适应控制的需求。本研究基于深度强化学习，提出一种新的机电系统自适应控制策略。通过设计特定算法、构建深度强化学习模型及合理设定奖励函数，该策略能够自主学习优化控制策略以适应系统参数变化及外部干扰。实验结果表明，与传统控制策略相比，该策略在控制精度和适应性方面均有显著提升。然而，该策略也存在收敛速度有待提高等不足。未来研究可聚焦于优化算法，提升收敛速度和学习效率，并拓展其在更多复杂场景中的应用。
版权所有 © 2025 世纪中文出版社 京ICP备2024086036号-2
