一种基于深度强化学习的电机自适应控制方法及系统

本发明涉及电机自适应控制方法技术领域，更具体地说，涉及一种基于深度强化学习的电机自适应控制方法及系统，方法包括以下步骤：获取电机运动系统的状态信息；基于所述状态信息，通过深度神经网络近似Q函数；利用创新型深度Q学习算法更新所述深度神经网络；基于更新后的深度神经网络，确定电机控制动作；将所述电机控制动作应用于电机运动系统；在线收集新的状态信息和奖励信息；基于所述新的状态信息和奖励信息，对所述深度神经网络进行在线微调。通过创新的深度Q学习算法，实现了比传统方法更高的控制精度，稳态误差降低至0.05%。采用自适应噪声注入策略和分布式Q学习机制，使得系统能够快速适应负载变化，调节时间缩短至15ms。