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近年来,射电望远镜口径的设计越来越大,观测波段的宽度也越来越大,对其跟踪精度和指向精度的要求也越来越高。因此,如何对天线的震动问题进行抑制,变的非常的重要。本文的目的就是设计控制器使得大口径反射面天线底部良好跟踪的同时还尽可能的减少末端的柔性振动量。通过对强化学习的深入研究,搭建了一种基于Q-learning算法的柔性结构控制器,该控制器很好的解决了当奖赏函数和状态转移函数无法准确知道的情况下价值函数的具体计算问题。其次,搭建的基于Q-learning算法柔性结构控制器,会存在连续状态到离散状态的转