基于强化学习的重介质选煤过程优化控制

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.

关键词：重介质选煤;悬浮液密度;强化学习;优化控制

所属期刊栏目：54

分类号：TD94;TP181(选矿)

在线出版日期：2022-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：137-141