基于深度确定性策略梯度算法的机电设备自适应控制系统

本发明涉及基于深度确定性策略梯度算法的机电设备自适应控制系统，属于机电设备智能控制领域，解决机电设备控制系统无法自适应调节导致设备运行状态偏离理想运行目标的问题。本发明通过数据采集模块采集机电设备运行状态、控制参数及运行目标数据；状态转移模型训练模块训练LSTM网络得到状态转移模型；运行目标数据预测模型训练模块训练深度神经网络得到运行目标数据预测模型；控制参数自适应模型训练模块基于DDPG算法对控制参数自适应模型进行训练；数据生成模块基于训练后的控制参数自适应模型得到控制参数数据，并由控制参数执行模块输出至机电设备。本发明能够实时、动态、自动的调整机电设备的运行状态，提升机电设备的智能化水平。