基于强化学习的重介质选煤过程优化控制

• 作者: 胡金良 李彤昀 王光辉
• 来源期刊: 煤炭工程
• 学科: 工学
• 关键词: 重介质选煤 悬浮液密度 强化学习 优化控制
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 研究探讨|Research and Discussion
• 页码范围: 137-141
• 页数: 5页
• 分类号: TD94|TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.11799/ce202201025

摘要

决定重介质选煤产品质量的主要影响因素是重介质悬浮液密度.但是由于过程复杂,设备众多,呈强非线性特性,导致对实现重介质悬浮液密度的优化控制存在难点.为此,针对重介质选煤过程及其特性,提出了一种基于强化学习的优化控制方法,用于在线更新密度设定值.所提方法将策略提升和策略评价两步迭代采用不同的神经网络实现,建立了无模型的控制器.最后,在MATLAB仿真平台上,将该方法与传统P I控制方法相比较,验证了所提方法的有效性.