為達到馬達在特定轉速和電流下輸出轉矩最優的目的，研究了一種基于Actor-Critic框架的電動汽車用異步馬達離線參數辨識方法，確定了框架中的觀測、獎勵和動作的設計。實驗證明相對于傳統參數辨識方法，該文方法具有更高的精確性和魯棒性，同時確保了電動汽車用異步馬達在任意轉速下的輸出轉矩最優。
異步馬達的矢量控制因其穩定可靠、響應速度快等優點，在治療台中牙周病
得到了大量應用。近年來，異步馬達的間接矢量控制（Indirect Field Orient Control, IFOC）在電動汽車領域的使用越來越廣泛。由于IFOC是采用基于轉差角頻率的轉矩控制，本質上是一種前饋控制方法。馬達的參數，特別是轉子時間常數的變化，會導致異步馬達轉子磁鏈定向不準，從而嚴重影響馬達的輸出轉矩和輸出效率。因此，有必要對馬達參數，特別是轉子時間常數進行辨識。
與傳統工業應用不同，在電動汽車用馬達控制中，希望馬達在任意轉速下盡可能輸出最高的轉矩。為達到這一目的，有必要對任意轉速下的馬達進行基于轉矩最優的參數辨識，稱之為馬達參數標定。國內外文獻采取了一些控制方法對馬達參數進行辨識，例如模型參考自適應方法、擴展卡爾曼濾波器方法、滑模觀測法、最小二乘法等。
上述方法的共同點是算法極大地依賴于馬達的數學模型，被稱為模型驅動法。模型驅動法主要存在以下四種缺陷：
①模型驅動法的辨識精度受模型誤差影響大。例如，有學者提出了一種基于擴展卡爾曼濾波器的馬達參數辨識方法，但該方法在高噪聲的狀態下無法適用，因為噪聲會疊加至系統模型成為模型誤差，從而降低了算法的精確性。
②模型驅動法存在穩定性問題，在某些狀態下導致系統發散。例如，有學者提出了一種基于模型參考自適應的參數辨識方法，但在低頻狀態下，定子電阻的擾動會造成系統的不穩定。
③模型驅動法只能在某些特定的狀態適用，無法擴展到全狀態場合。例如，有學者采用最小二乘法進行參數辨識，但只能適用于恒轉矩狀態，無法擴展到弱磁狀態，因此無法適用于電動汽車用馬達的參數辨識。
④模型驅動法的目標是跟蹤正確的物理參數，而電動汽車用馬達參數辨識的目標是搜索到在任意給定轉速和給定電流的條件下能使轉矩輸出最大化的參數值，兩者的辨識目標仍存在著差異性。
近年來人工智能理論的發展使得基于數據驅動的馬達參數辨識方法成為可能。數據驅動的馬達參數辨識方法的主要特征為：基于大量的實驗數據，采用人工智能的方法對馬達的參數模型進行訓練。較為成功的方法包括基于人工神經網絡的參數辨識方法、基于支持向量機的參數辨識方法、基于遺傳算法的參數辨識方法以及基于粒子群算法的參數辨識方法等。
相比于模型驅動方法，數據驅動方法具有更高的辨識精度和算法魯棒性，同時，可以在給定轉速及電流下給出基于轉矩最優的參數解，從而適用于電動汽車用馬達參數辨識的要求。然而，數據驅動方法最大的缺陷在于：成功的數據驅動方法往往需要大量的帶有標簽的訓練數據，但在實際的工業應用中，這種數據往往難以獲取。