控制与决策

作者：周林娜,蔡天赐,赵建国,熊梦辉,杨春雨

单位：中国矿业大学 信息与控制工程学院，江苏 徐州 221116,,中国矿业大学 信息与控制工程学院，江苏 徐州 221116,,中国矿业大学 信息与控制工程学院，江苏 徐州 221116,,中国矿业大学 信息与控制工程学院，江苏 徐州 221116,,中国矿业大学 信息与控制工程学院，江苏 徐州 221116,

关键词：复杂工业过程;奇异摄动理论;运行优化控制;强化学习

基金：国家自然科学基金项目(62073327, 62273350, 62403467, 62403466)；江苏省基础研究计划自然科学基金项目(BK20241635)；国家资助博士后研究人员计划项目(GZB20240827)；江苏省卓越博士后计划项目(2024ZB604, 2024ZB835)；江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX24_2774)；中国矿业大学研究生创新计划项目(2024WLJCRCZL139).

复杂工业过程往往存在快、慢耦合动态特性, 应用常规的串级设计思路难以保障整体运行优化性能, 而现有整体设计运行优化控制的方法容易发生“维数灾”和“病态数值”问题. 鉴于此, 聚焦一类设备单元和运行过程模型参数皆未知的复杂工业过程, 提出一种基于奇异摄动的快慢并行强化学习组合非串级运行优化控制方法. 首先, 引入收敛因子将复杂工业过程运行优化控制问题建模为双时间尺度系统的非串级最优控制问题; 其次, 使用奇异摄动理论将原始最优问题分解为降阶快子系统最优调节和慢子系统最优设定值跟踪问题; 然后, 在强化学习的框架下, 设计数据驱动的迭代算法学习快、慢子系统最优控制器, 进而构造不依赖于系统模型的组合最优控制策略. 与现有方法相比, 所提出运行优化算法不仅能解决设备单元模型参数未知问题, 还能实现对期望运行指标的零误差渐近跟踪. 最后, 通过赤铁矿混合选别浓密过程对比实验验证所提出方法的有效性和先进性.

来源：2025年第5期

《控制与决策》期刊编辑部

查看控制与决策杂志2025年第5期