基于强化学习思想的热风炉空燃比控制

• 作者: 孙玮锴 庞哈利 侯健 杨英华
• 来源期刊: 河北冶金
• 关键词: 热风炉 强化学习 空燃比 人工智能 拱顶温度
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 专题研究|Special Research
• 页码范围: 20-24,64
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.13630/j.cnki.13-1172.2020.1204

摘要

热风炉是高炉生产中的重要设备之一,也是耗能的主要设备.在节能降耗的大背景下,采用动态优化的空燃比组织燃烧,可以较好地达到节能减排的目标.强化学习是一类具有自学习功能的新型人工智能方法,越来越多地应用在自动控制领域.本文提出了一种基于强化学习思想的空燃比调节方法,通过时间循环神经网络建立热风炉燃烧过程模型,利用"动作决策模块"随机调整燃料阀与空气阀,根据合理的"评价体系"评估动作好坏,得出较为理想的空燃比.仿真结果表明,该方法可以模拟空燃比等变量与拱顶温度以及废气温度之间的关系,能够降低燃耗,减少人为干扰,提高经济效益.