Los motores servo juegan un papel importante en el equipo de automatización y se han utilizado en varios campos de fabricación. Sin embargo, los métodos de control comúnmente utilizados requieren que sus parámetros se configuren manualmente, lo cual es bastante difícil, lo que significa que estos métodos generalmente no pueden adaptarse a los cambios en las condiciones de operación. Por lo tanto, en este estudio, proponemos un método de control inteligente para un motor servo basado en aprendizaje por refuerzo y que puede entrenar a un agente para producir un ciclo de trabajo según el error del servo entre el estado actual y la velocidad o par objetivo. El método propuesto puede ajustar su estrategia de control en línea para reducir el error del servo causado por un cambio en las condiciones de operación. Verificamos su rendimiento en tres motores servo diferentes y tareas de control. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto puede lograr errores de servo más pequeños que otros en la mayoría de los casos.