控制理论与应用

作者：代伟,王献伟,路兴龙,柴天佑

单位：中国矿业大学,中国矿业大学,东北大学,东北大学

关键词：案例推理; 增强学习; 神经网络; 设定值优化; 磨矿过程

基金：国家自然科学基金项目(61603393, 61741318), 江苏省自然科学基金项目(BK20160275), 中国博士后科学基金项目(2015M581885, 2018T110571), 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室开放课题(PAL–N201706)资助

磨矿粒度和循环负荷是磨矿过程产品质量与生产效率的关键运行指标, 相对于底层控制偏差, 回路设定值对其影响要严重的多. 然而, 磨矿过程受矿石成分与性质、设备状态等变化因素影响, 运行工况动态时变, 难以建立模型, 因此难以通过传统的模型方法优化回路设定值. 本文将增强学习与案例推理相结合, 提出一种数据驱动的磨矿过程设定值优化方法. 首先根据当前运行工况, 采用基于Prey-Predator 优化的案例推理方法, 决策出可行的基于Elman神经网络的Q函数网络模型; 然后利用实际运行数据, 在增强学习的框架下, 根据Q函数网络模型优化回路设定值. 在基于METSIM的磨矿流程模拟系统上进行实验研究, 结果表明所提方法可根据工况变化在线优化回路设定值, 实现磨矿运行指标的优化控制.

来源：2019年第1期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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