精密气悬浮平台常常被用作精密加工领域精确运动的载物平台,为了实现精密平台的高精度运行,作为精密气悬浮平台的执行机构——永磁同步直线电机(PMSLM),对其控制系统有着低超调、快调节的动态性能要求。深度确定性策略梯度(DDPG)算法是一种数据驱动的深度强化学习算法,可以根据系统的输入输出数据直接进行控制器的设计和分析,并根据给定的奖励实现系统的最优控制。将这种深度强化学习算法引入到电机控制系统中,凭借其优异的自学习自适应能力,来满足直线电机的动态性能要求。本论文以精密气悬浮平台为研究背景,以永磁同步直线电机的控制系统为研究对象,深入研究了一种基于深度强化学习算法的直线电机控制系统。首先,分析了永磁同步直线电机的控制系统,并根据永磁同步直线电机的实际结构,结合矢量控制原理建立了直线电机的数学模型;然后,在Simulink平台搭建了直线电机模糊PID控制系统模型,并进行了仿真。其次,在直线电机高速运行的情况下,为提高其控制系统的抗干扰能力且达到低超调的动态性能要求,提出了一种基于DDPG算法的自适应控制器,并在Simulink平台与模糊PID控制器进行了对比仿真。仿真结果表明,DDPG自适应控制器具备调节时间短、自适应能力强、跟随效果好等优点,提高了直线电机控制系统的动态性能和抗干扰能力。最后,由于受到现有精密气悬浮硬件平台的运算能力限制,为实现深度强化学习算法在硬件平台上的有效性验证,改进了精密气悬浮平台。在上位机运行DDPG自适应控制器,再通过STM32F103开发板转换并传输控制信号,直接控制驱动器,来驱动直线电机运行。通过在硬件平台的实测运行,验证了本控制系统具有较好的自适应能力和优良的动态响应性能。