一种基于双延迟深度确定性策略梯度的智能阀门控制方法

本申请涉及一种基于双延迟深度确定性策略梯度的智能阀门控制方法。所述方法包括：首先，建立调节阀数学模型，确定阀门传递函数，并搭建阀门仿真环境；之后，基于所述阀门仿真环境，采用双延迟深度确定性策略梯度算法对所述调节阀数学模型的参数进行优化调整；最后，基于所述优化调整后的参数实现PID阀门控制。与传统方法相比，利用TD3算法优化整定的PID控制器显著降低了系统的稳态误差，显著提高了目标跟踪的精度。通过强化学习的自适应调整，系统能够更精确地匹配参考目标，减少了误差积累，并提高了精度控制的稳定性。与人工调节相比，TD3算法能够根据系统的实时反馈持续优化控制器参数，使得控制系统具备更强的适应性和自我调整能力。