自抗扰控制器(ADRC)以其算法简单、易于实现、精度高、鲁棒性强等优点而受到越来越多的关注。本文在深入分析自抗扰控制器结构基础上，通过系统仿真并与经典PID对比，发现该控制器具有优异的控制性能。针对自抗扰控制器参数多且耦合性强难于被整定的问题，本文结合强化学习的基本理论，并利用一种特殊的强化学习算法，提出了一种自抗扰控制器参数自学习算法。该算法能够在一定参数区间内，通过与被控对象的相互作用自动有效地学出一组最优自抗扰控制器参数。并且，使用该算法对一个开环不稳定系统进行仿真，仿真结果显示该算法整定出的自抗扰控制器参数具有很好的控制性能。为了检验自抗扰控制器参数自学习算法的学习能力和实际应用的可行性，基于半实物仿真平台，针对一个硬件平台进行相应的学习控制实验。由实验结果可以看出，该算法具有在线学习能力和实际应用的价值。