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摘要：本发明涉及精馏塔控制与优化技术领域，具体为化工精馏塔优化控制方法，包括构建带积分形式的目标优化函数和约束条件，并利用TD3深度强化学习算法处理目标优化问题。构建仿真环境、智能体的观测空间和动作空间，利用所述带积分形式的目标优化函数和约束条件构建奖励函数，构建衰减专家经验回放池，引入信息补偿机制构建智能体的网络结构。训练智能体，直到累计奖励收敛；获取训练后的智能体，用于对所述精馏塔的优化控制。本发明利用强化学习算法处理精馏塔优化控制问题，可将训练好的智能体直接应用于精馏塔的优化控制，控制精馏塔迅速达到平衡状态，提高工作效率。
主权项：1.化工精馏塔优化控制方法，其特征在于，包括：带积分形式的目标优化函数和约束条件，公式为： 其中，f表示综合函数，T表示运行时间，ΔEt表示t时刻热量变化，Nt表示t时刻塔顶产品浓度，ΔTDt表示t时刻精馏段温差，ΔTBt表示t时刻提馏段温差，ΔWt表示t时刻物料变化，ΔPt表示t时刻塔底和塔顶压力差；TD3算法处理目标优化问题，包括：仿真环境，用于智能体和环境交互产生经验；观测空间和动作空间；利用所述目标优化函数和所述约束条件构建奖励函数；衰减专家经验回放池；引入信息补偿机制，用于构建动作网络和评价网络；在仿真环境中训练所述智能体，包括：步骤S601：初始化Actor网络、第一Critic网络和第二Critic网络的参数，初始化目标Actor网络、第一目标Critic网络和第二目标Critic网络的参数；步骤S602：所述智能体和所述仿真环境交互产生所述经验，将所述经验存入所述衰减专家经验回放池；步骤S603：从所述衰减专家经验回放池采样，得到采样数据，利用所述采样数据更新所述第一Critic网络和所述第二Critic网络的参数；步骤S604：每隔预设阈值d步更新一次所述Actor网络、所述目标Actor网络、所述第一目标Critic网络和所述第二目标Critic网络的参数；重复所述步骤S602至所述步骤S604，直到累计奖励收敛；获取训练后的所述智能体，用于对所述精馏塔的优化控制。
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百度查询： 郭奕娴 化工精馏塔优化控制方法
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