基于GRPO强化学习算法的机电耦合系统多参数协同优化方法

本公开属于配电网带电作业机器人技术领域，提供了一种基于GRPO强化学习算法的机电耦合系统多参数协同优化方法，所述方法包括获取机电耦合系统在运行过程中的多参数运行数据；对获取的所述运行数据进行预处理；基于预处理后的运行数据构建状态向量；基于GRPO强化学习算法构建GRPO强化学习协同优化模型；将状态向量输入至GRPO强化学习协同优化模型；所述GRPO强化学习协同优化模型通过与机电耦合系统的交互学习，获得优化策略。本公开基于强化学习的框架，使得优化策略能够实时适应系统运行工况的变化、环境干扰以及部件老化带来的参数漂移，保持优化效果的鲁棒性。