基于强化学习的智能控制系统设计与工程实践研究

Abstract

在智能制造、无人系统、智慧交通与能源管理等领域快速发展的背景下，控制系统所面对的对象呈现出强非线性、多变量耦合、扰动频繁与运行条件动态变化等特点。传统控制方法在工业现场仍占据主导地位，但在复杂工况下容易受到模型误差、参数漂移与环境变化的影响，导致控制性能下降，甚至出现稳定性风险。强化学习作为一种以交互反馈为基础的智能决策方法，能够在缺乏精确数学模型的情况下，通过环境试错与奖励反馈实现控制策略优化，为复杂系统控制提供了新的技术路径。本文围绕强化学习在智能控制系统中的应用，系统梳理其理论基础与算法特征，提出面向工程落地的强化学习控制系统设计框架，并从状态建模、动作约束、奖励构建、训练机制、部署架构、安全控制与工程可维护性等方面总结关键技术要点。在此基础上，结合工业过程控制、移动机器人控制、无人机姿态调节与能源管理调度等典型应用场景，对强化学习控制的工程实践过程进行分析，归纳其在真实工业系统中面临的挑战，包括样本效率不足、训练成本高、仿真与现实差距、安全探索风险与可解释性不足等问题。最后，本文提出强化学习控制系统工程化优化路径，如数字孪生驱动训练、强化学习与传统控制融合、安全约束机制设计以及在线迁移与持续学习策略。研究表明，强化学习在智能控制领域具有显著应用潜力，但其大规模工程应用仍需在安全性、稳定性与可验证性方面进一步突破。