控制与决策

作者：王伟,仲璐璐,刘洋,赵珺,王霖青

单位：大连理工大学 控制科学与工程学院,辽宁 大连 116023;大连理工大学 工业装备智能控制与优化教育部重点实验室,辽宁 大连 116023,,大连理工大学 控制科学与工程学院,辽宁 大连 116023;大连理工大学 工业装备智能控制与优化教育部重点实验室,辽宁 大连 116023,,大连理工大学 控制科学与工程学院,辽宁 大连 116023;大连理工大学 工业装备智能控制与优化教育部重点实验室,辽宁 大连 116023,,大连理工大学 控制科学与工程学院,辽宁 大连 116023;大连理工大学 工业装备智能控制与优化教育部重点实验室,辽宁 大连 116023,,大连理工大学 控制科学与工程学院,辽宁 大连 116023;大连理工大学 工业装备智能控制与优化教育部重点实验室,辽宁 大连 116023,

关键词：空气压缩机群组;协调控制;模糊强化学习;预测控制

基金：国家自然科学基金项目(61833003).

空气压缩机在提供动力的同时消耗着大量的电力能源,其节能增效备受关注.空气负荷需求受生产节奏、计划排程等影响呈现阶段性、间歇性的特点,导致空气压缩机组在大范围内变工况运行,人工调节速度慢,机组能耗高.针对此问题,以国内工业园区空气压缩机群组系统为背景,提出一种基于模糊强化学习的空气压缩机群组协调预测控制方法.首先利用工业现场的历史数据和设备运行机理建立基于模糊辨识的空气压缩机群组多工况模型;在此基础上,以最小化生产过程能耗为目标,结合生产工艺条件、设备安全等约束条件,建立基于模糊强化学习的空气压缩机组变负荷协调预测控制方法,保证系统在复杂工况下安全稳定运行;最后,将所提出方法应用于工业园区空气压缩仿真系统进行性能测试,取得较好的控制效果.

来源：2023年第8期

《控制与决策》期刊编辑部

查看控制与决策杂志2023年第8期