一种基于深度强化学习的气动阀智能控制方法

本申请公开了一种基于深度强化学习的气动阀智能控制方法，涉及自动控制技术领域。所述方法包括：步骤1：根据气动阀的多物理耦合行为中的实时运行参数，建立气动阀的动力学模型；步骤2：根据动力学模型，定义气动阀控制系统的状态空间；步骤3：将状态空间输入预先建立的深度强化学习模型，输出用于气动阀的实时电磁控制电流；所述深度强化学习模型为双深度Q网络，包括两个相同的深度Q网络，以缓解过估计问题；每个深度Q网络均具有单层隐藏层，且隐藏层的权重和偏置均分别与输出层的权重和偏置对应相等。本发明解决了传统控制策略在复杂工况下响应滞后、参数难以自适应、能耗高的问题，显著提升了控制系统的智能化水平。