摘要
本发明公开了一种蠕动泵自动液体进样器的控制方法、设备及介质,属蠕动泵自动控制技术领域。方法包括:步骤1,构建强化学习环境;步骤2,初始化强化学习智能体;步骤3,智能体与环境交互学习;步骤4,由训练好的智能体对蠕动泵自动液体进样器的实时控制。该方法通过构建强化学习模型,以进样速度和精准度为核心优化方向,对蠕动泵的运行参数进行动态调控,实现进样流程的高效、精准操控。经理论验证,该方法能在提升进样速率的同时,有力保障进样精度,很好的解决了,传统蠕动泵自动液体进样器进样速度与准确性难以协同提升的问题,具备显著的实用价值与广阔的推广前景。
技术关键词
蠕动泵
强化学习环境
液体
贪婪策略
速度
更新网络参数
强化学习模型
误差
自动控制技术
生成轨迹
动态
处理器
样本
学习算法
时序
矩阵
广义
节点