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基于强化学习的电力拖动自动化控制策略优化

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摘要摘要：电力拖动系统是现代工业生产的核心动力单元，其控制精度与响应速度直接决定生产效率与设备运行安全。传统 PID 控制策略在面对非线性、时变的负载扰动时，难以实现自适应参数调整，控制性能存在明显瓶颈。本文将强化学习算法引入电力拖动自动化控制领域，提出基于Q-learning 的控制策略优化框架，通过智能体与控制环境的实时交互自主学习最优控制策略，实现拖动系统参数的动态调整。实验结果表明，该优化策略相较于传统控制方法，超调量降低 18.2%，调节时间缩短 21.7%，能够有效提升电力拖动系统的抗干扰能力与动态响应性能，为工业电力拖动自动化控制提供了新的优化思路。

DOI wslwpp/0171

作者张培

机构地区 410103198809040080

出处《中国科技人才》 2026年第14期

关键词关键词：强化学习；电力拖动；自动化控制；策略优化

发表时间 2026年07月31日（期刊网平台发表日期，不代表实际的发表时间）

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来源期刊

基于强化学习的电力拖动自动化控制策略优化

《中国科技人才》 2026年第14期

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