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由于需要线性化非线性系统，传统控制器的应用仅限于非线性过程的实时分析。此外，调整提出了一个重大挑战，尤其是在处理非线性系统时，因为传统方法通常需要复杂的手动计算才能在各种约束下进行操作。该研究所考虑的连续搅拌坦克加热器（CSTH）过程具有广泛的工作点，并且高度非线性。因此，这项研究的目的是通过利用强化学习（RL）来简化传统比例积分衍生物（PID）控制器调整过程，并适应实时动态过程需求，以简化传统的比例积分衍生物（PID）控制器调整过程。该研究主要关注CSTH过程的温度控制，该过程以其非线性和时间延迟特征而闻名。通过采用基于策略的RL技术，特别是双胞胎延迟的深层确定性政策（TD3）和软批评者（SAC）RL具有适当的奖励功能，调查评估了其对各种设定点的适应性，并具有抗扰动性。通过严格的实验和分析，观察到具有高斯奖励功能的TD3与SAC相比表现良好。这项研究试图证明基于TD3 RL的方法的性能在简化PID调整中的性能通过降低诸如ISE，IAE，IAE，SATTLING时间和过冲的绩效指标，为47.6％，26.5％，3.8％，3.8％和100％用于伺服响应，ISE和ISE和定居时间为37.7％和4.7％的人，而PIDER的响应者则是指数。
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