工业过程多速率分层优化控制方法

"这篇研究论文探讨了工业过程中多速率分层运行优化控制的问题，提出了一种新的控制策略。工业过程的优化控制通常采用基础回路层和运行层两层架构，面临不同时间尺度特性的控制对象，以及检测装置采样周期不统一的挑战。论文作者提出了一种基于Q-学习的数据驱动运行层设定值优化方法，结合模型预测控制（MPC）设计的基础回路层控制器，以实现多层次、多时间尺度且部分模型未知的复杂控制问题的优化。通过在典型工业闭路磨矿过程中的仿真实验，验证了该方法的有效性。" 工业过程中的多速率分层运行优化控制是一项复杂任务，通常涉及到两个主要层次：操作层和基础回路层。操作层处理长时间尺度的优化问题，而基础回路层则负责快速响应的控制任务。这种分层结构有助于提高系统的整体性能。然而，由于各个设备的采样周期不同，统一控制与采样周期成为一个挑战，导致系统难以协调。 论文中提出的方法首先利用提升技术来解决多速率问题，这是一种优化技术，可以处理具有不同速度或时间尺度的变量。随后，借助Q-学习，一种强化学习算法，进行数据驱动的运行层设定值优化。Q-学习允许系统通过与环境的交互自我学习，逐步改进决策策略，以达到最优运行指标。 Q-学习用于更新基础回路层的设定值，这使得系统能够在不断变化的环境下适应和优化。为了追踪这些优化后的设定值，论文进一步应用模型预测控制（MPC）。MPC是一种前瞻性的控制策略，它预测未来多个步骤的系统行为，并选择当前最佳的控制输入，考虑到未来的影响。这种策略特别适合处理复杂动态系统，因为它能够处理约束条件和预测未来性能。 在典型的工业闭路磨矿过程中进行的仿真验证了这种方法的实用性。磨矿过程是一个典型的工业过程，具有非线性、时变和部分不可知的特性，因此是测试新控制策略的理想平台。实验结果表明，所提出的多速率分层运行优化控制方法能够有效地优化运行指标，提高了系统的效率和稳定性。 这篇论文提供了一个创新的解决方案，解决了工业过程控制中的多速率、多时间尺度和模型不确定性问题，对于优化工业生产过程和提高资源利用率具有重要意义。