【摘 要】
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工业过程运行优化控制通常采用基础回路层和运行层两层结构,涉及不同时间尺度特性的被控对象,且由于检测装置采样周期不同难以统一控制与采样周期;此外,运行层动态往往机理复
【机 构】
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中国矿业大学信息与控制工程学院,东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61603393,61503384,61741318);江苏省自然科学基金(BK20160275);中国博士后科学基金(2015M581885,2018T110571);流程工业综合自动化国家重点实验室开放基金(PALN201706)资助~~
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工业过程运行优化控制通常采用基础回路层和运行层两层结构,涉及不同时间尺度特性的被控对象,且由于检测装置采样周期不同难以统一控制与采样周期;此外,运行层动态往往机理复杂难以建模.因此针对这一多层次、多时间尺度且部分模型未知的复杂多速率控制问题,本文提出一种工业过程多速率分层运行优化控制方法.该方法在使用提升技术解决分层多速率问题的基础上,采用一种基于Q-学习的数据驱动运行层设定值优化方法,更新基础回路层的设定值;并针对提升后的系统采用模型预测控制(Model predictive control,MPC)方
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