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申请/专利权人：中冶焦耐(大连)工程技术有限公司
摘要：本发明涉及一种基于强化学习的干熄焦串级控制回路参数优化方法，采集干熄焦系统现场实际运行的余热锅炉给水流量串级控制回路数据，建立干熄焦串级控制回路控制器PID参数与性能指标误差绝对值乘以时间项对时间的积分ITAE之间的非线性模型，使用多目标遗传算法NSGA‑Ⅱ选择干熄焦系统串级回路的PID参数边界，将干熄焦串级控制回路PID参数优化问题转变为组合优化问题，使用强化学习机制，实现以干熄焦余热锅炉汽包液位串级三冲量系统为基础的强化学习串级控制回路参数在线优化方法，在上升时间增量不大的情况下显著降低最大超调量，在工业装备的智能控制领域有广泛的应用价值，从而有效地保障现场人员及时并可靠地维护与调控干熄焦串级控制回路。
主权项：1.一种基于强化学习的干熄焦串级控制回路参数优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、数据采集与存储：通过交换机和无线网络采集干熄焦系统现场实际运行的余热锅炉给水流量串级控制回路数据，经数据预处理后进行存储与调用；S2、控制回路整定模型构建：基于BP神经网络，建立干熄焦串级控制回路控制器PID参数与性能指标误差绝对值乘以时间项对时间的积分ITAE之间的非线性模型；S3、多目标优化求解与种群筛选：基于BP神经网络构建的干熄焦串级控制回路整定非线性模型，以干熄焦串级控制回路每个工况的误差绝对值乘以时间项对时间的积分ITAE和均方根误差RMSE为优化指标，以干熄焦串级控制回路PID参数为边界限制，使用多目标遗传算法NSGA-Ⅱ进行最优迭代以筛选出最优PID控制参数种群；S4、基于强化学习的干熄焦串级控制回路PID参数优化求解：价值神经网络评估当前时刻干熄焦串级控制回路PID参数变化时，策略神经网络基于当前性能指标误差绝对值乘以时间项对时间的积分ITAE给出下一步PID控制参数动作，最后经深度强化学习价值神经网络和策略神经网络优化迭代得到本文干熄焦串级控制回路最优PID参数；S5、最优参数下发：将调整好的干熄焦串级控制回路PID控制器参数进行下发，对实际干熄焦串级控制回路进行实时在线优化。
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权利要求：
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