机电设备作为现代工业的核心组成部分，其稳定运行对生产效率与质量起着决定性作用。数字孪生技术，以模型和数据为基础，通过多学科耦合仿真等方法，实现物理实体与虚拟模型的精准映射，为机电设备全生命周期健康管理提供了创新手段。在设计阶段，它辅助优化设计与验证方案；生产制造阶段，实现过程监控与质量把控；运行维护阶段，完成实时监测、故障诊断并延长设备寿命。然而，该技术面临数据采集、模型构建及系统兼容性等挑战。通过优化传感器布局、改进模型构建方法及加强标准化建设等策略可有效应对。案例分析表明，数字孪生技术应用后设备运行稳定性提升，维护成本降低。未来，其有望与新兴技术深度融合，并在更广泛领域推广应用。^[1][3][7]

在现代工业、航空航天及智能设备等领域，机电系统发挥着至关重要的支撑作用，对其实现高精度、自适应控制意义重大。随着机电系统应用场景日益复杂，传统控制策略面临诸多挑战，难以满足系统对自适应控制的需求。本研究基于深度强化学习，提出一种新的机电系统自适应控制策略。通过设计特定算法、构建深度强化学习模型及合理设定奖励函数，该策略能够自主学习优化控制策略以适应系统参数变化及外部干扰。实验结果表明，与传统控制策略相比，该策略在控制精度和适应性方面均有显著提升。然而，该策略也存在收敛速度有待提高等不足。未来研究可聚焦于优化算法，提升收敛速度和学习效率，并拓展其在更多复杂场景中的应用。