数据驱动的工业过程运行优化控制

发布时间：2017-07-31 03:23

  本文关键词：数据驱动的工业过程运行优化控制

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【摘要】：现代工业过程机理复杂使得很难对生产过程以及运行指标与被控变量之间关系精确建模.如何基于工业运行过程数据信息,不依赖模型参数给出设定值设计方案,优化运行指标是一挑战性难题.本文针对在稳态附近可以线性化的一类工业过程,考虑运行控制环和底层控制环不同时间尺度,提出一种基于Q--学习方法的次优设定值学习算法.此算法完全利用数据,学习得到次优设定值,实现运行指标以次优的方式跟踪理想值.浮选过程仿真结果表明本文所提方法的有效性.
【作者单位】： 沈阳化工大学信息工程学院;东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室;
【关键词】： 运行优化控制 设定值 近似动态规划 Q--学习
【基金】：国家自然科学基金项目(61673280,61104093,61525302,61333012,61304028,61590922,61503257) 流程工业综合自动化国家重点实验室开放课题(PAL N201603) 辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划(LJQ2015088) 辽宁省自然科学基金项目(2015020164,2014020138)资助~~
【分类号】：TP273
【正文快照】： 1引言(Introduction)在工业过程控制中,设计的控制器不仅要镇定被控过程,使被控变量很好地跟踪参考输入,还要优化运行指标,即表征产品在加工中的质量指标、效率指标、经济收益指标、能耗与物耗等相关的指标[1 3],这就需要研究运行优化控制.如果设定值(setpoints)选取不适当,

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本文编号：597303