基于强化学习的机电一体化传感器自动检测系统研究  

作　　者：封燕芳 

机构地区：[1]浙江机电职业技术大学,浙江杭州310053

出　　处：《信息记录材料》2025年第3期217-219,共3页Information Recording Materials

基　　金：2024年度高校国内访问学者“教师专业发展”项目(浙教厅函[2024]233号)。

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 

分 类 号：TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]