随着智能制造和数字化工厂的快速推进，水泵产品的性能测试与质量控制日益成为企业核心竞争力的重要体现。 传统水泵测试参数的设定与调整普遍依赖经验和人工，导致测试效率低下、资源消耗大且优化空间有限。面对多变量耦合、 目标复杂和工况多变的现实挑战，本文提出一种基于强化学习的水泵测试参数动态优化策略，系统探索了深度强化学习算 法在水泵测试参数调控过程中的建模、决策与应用机制。研究首先分析了水泵测试系统的动态特性，建立了状态空间、动 作空间和奖励函数的数学描述。通过引入主流深度强化学习框架，实现了测试参数的智能动态调整，并结合数值仿真与实 验平台对算法收敛性、测试效率与综合性能提升效果进行了系统评估。实验结果表明，所提策略不仅显著提高了测试过程 的自动化与智能化水平，还实现了能耗、时间和准确度等多目标的协同最优。最后，本文结合水泵行业的测试智能化需求， 展望了强化学习在智能测试、故障诊断和运维一体化等场景中的推广应用前景，并指出了后续优化与研究方向。