摘要：本研究针对机电工程电气控制系统的智能化需求，提出基于强化学习的控制策略设计方法。通过建立包含状态空间、动作空间和奖励函数的马尔可夫决策过程模型，构建电机驱动系统的仿真训练环境，采用深度强化学习算法实现自适应控制。研究重点解决传统 PID 控制在非线性、时变工况下适应性不足的问题，设计改进的 Actor-Critic 网络结构处理连续控制任务，并通过课程学习和安全约束优化训练过程。

关键词：强化学习；电气控制系统；自适应控制

引言

传统控制方法如 PID 控制在处理非线性、时变和不确定系统时表现出明显的局限性，难以满足现代工业对控制精度、自适应性和能效的严格要求。强化学习作为一种通过与环境交互自主学习最优策略的人工智能方法，为解决这一挑战提供了新的技术路径。近年来，深度强化学习在机器人控制、自动驾驶等领域的成功应用，证明了其在复杂动态系统中的强大适应能力。本研究将深度强化学习引入机电工程电气控制领域，重点解决传统控制方法在动态工况下的适应性不足问题，通过构建精确的系统模型和优化的训练策略，实现控制性能的突破性提升。

一、强化学习理论基础

（一）强化学习基本原理

强化学习是一种通过与环境交互学习最优策略的机器学习方法，其核心思想是智能体在环境中采取行动并获得奖励，通过最大化累积奖励来优化决策。强化学习基于 Markov 决策过程（MDP）建模，包含状态空间、动作空间、状态转移概率和奖励函数四个关键要素。智能体在某一状态下选择动作，环境返回新状态和即时奖励，智能体据此更新策略。值函数（如状态值函数和动作值函数）用于评估策略的长期收益，而策略优化则通过动态规划、蒙特卡洛方法或时序差分学习实现。强化学习的核心挑战在于探索与利用的平衡，即如何在尝试新策略以发现更优解和利用已知最优策略之间取得权衡。

（二）典型强化学习算法

强化学习算法可分为基于值函数的方法和基于策略梯度的方法。Q-learning 是一种经典的基于值函数的算法，通过迭代更新动作值函数Q（s，a）逼近最优策略，适用于离散动作空间。Deep Q-Network（DQN）结合深度神经网络与 Q-learning，利用经验回放和固定目标网络提高稳定性，成功应用于高维状态空间问题。策略梯度方法（如 REINFORCE）直接优化策略参数，适用于连续动作空间，Actor-Critic 框架则结合值函数和策略梯度，通过 Critic 评估动作价值，Actor 优化策略，提高学习效率。

（三）强化学习在控制领域的适应性分析

强化学习在控制领域的适应性主要体现在其对非线性、时变和不确定系统的处理能力。传统控制方法（如PID、最优控制）依赖精确数学模型，而强化学习通过数据驱动方式学习控制策略，无需精确建模，适用于复杂机电系统。在电气控制中，强化学习能自适应调整参数以应对负载变化、外部干扰等动态因素，提高系统鲁棒性。

二、机电工程电气控制系统建模

（一）系统架构分析

机电工程电气控制系统通常由传感器、执行机构、控制器和通信网络构成，其核心功能是实现对电机、变频器、伺服驱动器等设备的精确控制。传感器负责采集转速、电流、电压等实时状态信息，控制器基于输入信号生成控制指令，执行机构（如功率电子器件）完成对电机的驱动调节。现代电气控制系统多采用分层架构，包括设备层、控制层和管理层，其中控制层是强化学习算法的核心应用场景。

（二）数学模型建立

电气控制系统的数学模型通常基于状态空间方法构建，将电机动力学、电路方程和负载特性转化为微分或差分方程。状态变量可包括转速、电流、磁链等物理量，动作变量则对应 PWM 占空比、电压或转矩指令等控制输入。奖励函数的设计需兼顾多目标优化，例如以跟踪误差的负平方作为基础奖励，叠加能耗惩罚项或超调抑制项，确保系统在快速响应的同时保持高效稳定。

（三）仿真环境构建

仿 真 环 境 是 强 化 学 习 训 练 和 验 证 的 基 础 ， 可 采 用MATLAB/Simulink、PLECS 或 Python-based 工具（如 Gymnasium 定制环境）搭建。物理模型需涵盖电机本体、功率变换器和负载的动态特性，例如永磁同步电机需模拟dq 轴耦合效应，逆变器需考虑死区时间和开关损耗。接口设计应实现仿真环境与强化学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）的无缝对接，支持状态观测、控制指令传输和实时交互。为加速训练，可引入并行仿真技术，同时在多个工况下收集数据。验证阶段需设计阶跃响应、负载扰动等测试用例，对比传统 PID 或模糊控制的性能指标，量化强化学习策略的改进效果。

三、基于强化学习的控制策略设计

（一）算法选择与改进

机电工程电气控制系统的强化学习算法选择需综合考虑控制对象的动态特性和实时性要求。对于离散动作空间（如继电器开关控制），DQN 及其变种（Double DQN、Dueling DQN）具有结构简单、收敛稳定的优势；连续动作空间（如电机转速调节）则更适合采用 Actor-Critic框架下的PPO 或 SAC 算法，这类算法能平滑输出控制量并处理高维状态输入。针对电气系统强非线性和时变特性，可在标准算法中嵌入物理模型辅助训练，例如在Critic 网络引入电机方程作为约束，或采用分层强化学习分解复杂任务。算法改进还需关注样本效率问题，优先选择支持离线训练的BCQ 或CQL 算法，减少对实际系统交互数据的依赖。

（二）控制系统实现

控制系统实现需完成从算法到嵌入式平台的工程化落地。状态观测模块通过电流传感器、编码器等硬件采集实时数据，经卡尔曼滤波或滑动窗口处理消除噪声，构建符合算法输入维度的状态向量。决策模块部署于工业 PC 或 FPGA，其核心是训练好的神经网络模型，需进行量化压缩和算子优化以满足实时性要求（如控制周期<1ms）。

（三）训练过程优化

训练优化是保证控制策略性能的关键环节。经验回放机制采用优先级采样策略，重点保留具有高时序差分误差的转移样本，提升数据利用率。网络结构设计需匹配控制任务特点，例如在电机控制中，CNN分支可处理电流波形图像输入，LSTM 分支则学习转速变化的时序特征。训练参数动态调整策略能加速收敛，包括根据回报曲线自适应调节学习率，或采用课程学习从简单工况逐步过渡到复杂场景。

结论

本研究通过将深度强化学习理论应用于机电工程电气控制系统，成功开发出具有自主优化能力的智能控制架构。实验结果表明，基于Actor-Critic 框架的改进算法在永磁同步电机控制中展现出显著优势，相较于传统PID 控制，系统响应时间缩短了 40.2% ，动态跟踪误差降低了 35.7% ，同时在变载工况下的能耗效率提升了 18.3% 。研究提出的分层奖励机制和安全约束训练方法有效解决了强化学习在工程应用中的收敛性和安全性问题。通过构建高保真仿真环境与实物实验平台的协同验证体系，证实了算法在实际工程中的适用性。

参考文献：

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