魯棒強化學習及其在焦爐集氣管解耦控制中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在煉焦生產過程中,集氣管壓力穩(wěn)定與否,影響到焦炭質量、設備壽命以及生態(tài)環(huán)境,而對其控制的好壞直接影響到整個焦爐系統(tǒng)的運行情況。然而,集氣管壓力控制系統(tǒng)是一個多變量、非線性、時變性、大滯后的復雜控制對象,擾動因素較多,耦合現(xiàn)象嚴重,通過數(shù)學建模和常規(guī)自動控制方法難以取得理想的控制效果。
  為了解決上述問題,本課題分析了集氣管壓力控制的相關因素及其耦合關系,采用機理建模的方法,建立了焦爐集氣管的動態(tài)機理模型,并對影響集氣管壓力的蝶閥

2、開度、煤氣產生量等重要參數(shù)做了仿真分析,為控制策略的研究奠定了基礎。
  針對壓力的耦合問題,本課題結合強化學習理論和魯棒穩(wěn)定理論,得出了魯棒強化學習算法,因為Agent通過強化學習獲得優(yōu)化控制策略,在其搜索好的策略的學習過程中,可能會嘗試許多性能較差的策略,而這些策略可能產生不穩(wěn)定,避免這些策略或行動正是研究的關鍵所在,主要目標是產生穩(wěn)定的行動,在此基礎上強化學習產生優(yōu)化控制行為。
  魯棒強化學習算法將強化學習結構中的神

3、經(jīng)網(wǎng)絡的非線性和時變等方面用魯棒控制理論不確定替代,利用Lyapunov穩(wěn)定定理,構造合適的Lyapunov-Krasovskii泛函,得到其魯棒約束條件,然后在滿足魯棒約束條件的范圍內進行學習,確保所設計的系統(tǒng)是穩(wěn)定的,即所設計的控制的系統(tǒng)在學習的過程中也能保持穩(wěn)定。將所設計的智能控制算法應用到焦爐集氣管壓力系統(tǒng)中,為這類強耦合、非線性、強擾動、不確定分布式解耦控制提供系統(tǒng)的解決方法。經(jīng)過MATLAB的仿真結果顯示,控制策略是有效的。

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