基于强化学习的机电一体化传感器自动检测系统研究

摘要

随着智能化与工业自动化技术的不断进步，传感器已成为机电一体化系统中的关键技术。然而，传统的传感器检测方法在复杂环境中易受噪声和老化等影响，导致效率和准确性下降。本文提出一种基于强化学习的传感器自动检测系统，通过深度Q网络优化传感器故障检测及自适应能力。系统引入状态空间、动作空间和奖励机制，以减少误报、漏报为目标。系统架构中，数据预处理模块采用滑动平均和卡尔曼滤波，以提高数据准确性。嵌入式上下位机系统与无线通信模块协同，实现实时故障检测。测试结果表明，该系统在检测准确性、实时性和鲁棒性方面表现优异，适用于高负载和复杂工况下的实时监控，为机电一体化的智能化提供了技术支持。期望该系统进一步推广应用于工业场景，助力智能化设备的稳定运行和高效管理。

关键词

强化学习 / 机电一体化 / 传感器自动检测系统