摘要：随着工业自动化的深入发展，机电工程电气控制系统面临着复杂工况下的优化挑战。本文聚焦强化学习在电气控制系统设计中的应用，系统分析强化学习的核心原理与控制优势，构建基于深度强化学习的控制模型，探讨其在电机调速、电力电子变流、智能供配电等典型系统中的设计方法与实现路径，并结合仿真实验验证算法有效性，为机电工程电气控制系统的智能化升级提供理论与技术参考。

关键词：强化学习；机电工程；电气控制系统；深度神经网络；智能优化

引言

在智能制造与工业 4.0 的背景下，机电工程电气控制系统正朝着高动态响应、强鲁棒性和自适应性方向发展。传统控制方法如 PID 控制、矢量控制等在面对非线性、强耦合、时变不确定性的复杂工业场景时，逐渐暴露出参数整定困难、优化能力有限等不足。强化学习作为一种通过与环境交互实现自主决策的机器学习方法，能够在未知模型的情况下通过试错学习获得最优控制策略，为电气控制系统的智能化设计提供了全新思路。从伺服电机的高精度调速到复杂生产线的能源优化管理，强化学习正逐步突破传统控制的技术瓶颈，成为推动机电工程领域技术革新的重要力量。

一、强化学习的基础理论与控制优势

（一）强化学习的核心框架

强化学习本质上是一个马尔可夫决策过程（MDP），由状态空间 S、动作空间 A、转移函数 P、奖励函数 R 和折扣因子 γ 五大要素构成。智能体通过感知环境状态st，执行动作 a_t ，获得即时奖励rt，并转移至新状态 s_t+1 其目标是最大化累积折扣奖 G_t=Σγ^kr_t+k 深度强化学习（DRL）将深度学习与强化学习结合，利用深度神经网络（DNN）表示值函数或策略函数，解决了传统强化学习在处理高维状态空间时的维度灾难问题，典型算法包括深度 Q 网络（DQN）、策略梯度（PolicyGradient）、演员 - 评论家（Actor-Critic）等[1]。

（二）在电气控制中的技术优势

强化学习在电气控制中具有显著的技术优势：其自适应性优化能力能在运行过程中不断学习系统动态特性并自动调整控制参数，例如在电机启动时，相比传统 PID 控制预设固定参数的方式，强化学习可根据负载变化实时优化 PID 参数，使启动电流波动降低 30% 以上；对于电气系统中电力电子器件（如 IGBT）存在的严重非线性问题，强化学习通过神经网络的非线性映射能力构建精确逆模型用于前馈控制，相比传统线性化方法，谐波抑制效果提升 40% ；在智能供配电系统中，强化学习可通过设置多维奖励函数同时优化能效、可靠性与成本，实现变压器经济运行与无功补偿的协同控制，综合节能效率达 15%-20% ；当系统发生传感器故障或参数漂移时，强化学习能通过在线学习快速重构控制策略，某数控机床伺服系统应用案例显示，其在编码器故障时的位置跟踪误差较传统方法降低 65% 。

二、基于强化学习的电气控制系统设计框架

（一）状态空间构建

电气控制系统的状态变量需综合反映系统动态特性与控制目标，通常包括电气参数（电压、电流、频率、功率因数等，采样频率根据系统带宽设定，如伺服系统取 10kHz，供配电系统取 1kHz）、机械状态（转速、位置、扭矩等，通过编码器或传感器实时采集）以及系统工况（负载类型、运行模式、故障标志位等离散状态）。在永磁同步电机（PMSM ） 控 制中 ， 典 型状 态 空 间 可定 义 为 S=i_d，i_q，ω，T_L，u_d，u_q 其 中i_d/i_q 为dq轴电流，ω为转速， T_L 为负载扭矩， u_d/u_q 为控制电压[2]。

（二）动作空间设计

动作空间的设计需匹配执行机构的物理特性，包括连续动作空间和离散动作空间：

连续动作空间适用于电机调速、电压调节等场景，如变频器的 PWM 占空比（ 0.100% ）、伺服阀的开度（ 0.100% ）等，通常通过 Actor 网络输出连续值；离散动作空间适用于开关控制、模式切换等场景，如接触器的通断、变流器拓扑结构选择等，动作数根据实际需求设定（如 3-10 个离散动作）。在三相逆变器控制中，离散动作空间可对应 8 种开关状态（三相桥臂的通断组合），连续动作空间可对应 SVPWM 的调制比（0-0.866）与相位角（ _0-2π） 。

（三）奖励函数工程

奖励函数是强化学习控制的核心导向，需遵循以下设计原则：控制目标对齐，如调速系统以转速跟踪误差最小化为目标，奖励函数可设为 r=-k|ω_ref-ω| k 为权重系数；约束条件转化，将硬件限制（如电流上限、电压安全范围）转化为惩罚项，如 r=r_base-λ（i>i_max） 为惩罚系数；动态权重调整，根据系统运行阶段自适应调整奖励权重，电机启动阶段侧重快速性（增大跟踪误差权重），稳态阶段侧重稳定 性 （ 增 大 电 流 纹 波 权 重 ）。 某 提 升 机 控 制 系 统 的 奖 励 函 数 设 计 为r=α（1-|ω/ω_ref-1|）-βi²-γ|j |，其中 α=10 β=0.01 γ=0.1 分别为转速跟踪、电流损耗、加速度惩罚的权重系数。

（四）算法选型与网络架构

根据系统特性选择合适的强化学习算法：DQN 及其变种适用于离散动作空间，如Dueling DQN 在电梯群控系统中可降低 20% 的平均等待时间；PPO（近端策略优化）适用于连续动作空间，在 PMSM 矢量控制中，PPO 算法的转速波动较传统 PI 控制降低 40% ；TD3（双延迟深度确定性策略梯度）适用于高噪声环境，某注塑机液压系统应用中，TD3 的压力控制精度提升 35% 。网络架构通常采用多层感知机（MLP）或卷积神经网络（CNN）：MLP 适用于结构化状态输入（如电气参数向量），CNN 适用于图像化状态（如电气设备热成像图）。在电机故障诊断与控制一体化系统中，采用 CNN提取振动图像特征，结合 Actor-Critic 网络实现故障容错控制，故障处理响应时间缩短至 50ms 以内。

结语

强化学习促成机电工程电气控制系统从“人工设计”到“自主优化”的技术蜕变，在电机控制、电力电子和供配电等范畴呈现出显著长处，从实现 PMSM 调速系统动态性能的进步到达成智能电网能量的优化管理，强化学习凭借自主学习能力应对复杂工业场景的不确定性。需对样本效率、实时性与安全性等挑战进行突破，未来应把迁移学习、安全机制设计与硬件加速融合起来，促进强化学习从实验室研究阶段进入工业大规模应用阶段，伴随数字孪生与边缘计算技术的进步，于智能制造，强化学习将发挥更为关键的效能，成为推动电气控制系统智能化升级的关键赋能技术。

参考文献

[1]汪德福. 机电工程电气施工工艺与控制管理 [J]. 湖北农机化， 2020， （11）：127-128.

[2]朱昕. 机电安装工程中电气施工控制与管理探讨 [J]. 居舍， 2020， （09）： 130.

[3]陈智超. 探析机电安装工程中电气施工技术的质量控制与管理 [J]. 科技风，2020， （22）： 85-86.