一种基于分层强化学习算法的多电机转矩均衡智能控制方法

本发明公开了一种基于分层强化学习算法的多电机转矩均衡智能控制方法，该方法针对联网场景下的多电机控制系统的传统主从控制结构缺乏有效的耦合结构，存在转矩不均的问题；且控制系统与通信系统独立设计导致无线通信资源浪费的问题，本发明实现联网多电机控制优化。基于分层强化学习算法联合优化联网多电机控制系统的采样周期和控制输入，以最小化由通信能耗和控制误差组成的总性能为优化目标，通过分层强化学习智能体联合训练，自适应输出采样周期和控制输入，以实现联网多电机系统的非线性控制，该方法在降低通信能耗的同时，通过优化控制输入解决转矩均衡问题，提升联网场景下多电机系统的控制精度。