一种基于强化学习算法的自适应激光器频率稳定控制方法

一种基于强化学习算法的自适应激光器频率稳定控制方法，涉及激光器频率稳定控制方法，解决传统PID控制在高精度频率调节中的不足等问题。本方法通过引入基于SAC算法的深度强化学习，智能体通过与环境的持续交互，自动学习并优化控制策略，实现激光器频率的高精度和自适应调节。本方法将激光器的频率误差作为核心优化目标，通过调整电流和温度两个参数最小化频率误差。将动作空间设计为温度调整阶段和电流微调阶段，避免频繁的大幅度变化对系统造成不利影响。奖励函数考虑了频率误差、电流和温度调整幅度以及频率变化率的惩罚，旨在平衡控制精度和系统稳定性。本方法适用于冷原子重力仪、量子计算、光纤通信等领域的高精度控制需求。