数据驱动的复杂工业过程运行优化控制方法【附代码】

✨ 长期致力于运行控制、浮选过程、数据驱动、强化学习、补偿信号驱动研究工作擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流点击《获取方式》1基于强化学习与双时间尺度动态规划的浮选过程设定值优化方法针对浮选过程运行控制中精矿品位和尾矿品位双目标优化问题设计了执行评价网络架构的深度确定性策略梯度算法。状态空间包括当前矿浆液位、流量、给矿浓度、原矿品位估计值共12维动作空间为过程控制层设定值液位设定值、流量设定值的修正量。评价网络为3层256节点执行网络为3层128节点。奖励函数定义为精矿品位与目标值52%偏差的负二次型加上尾矿品位低于0.8%的额外奖励项。在浮选过程半实物仿真平台上训练每步仿真对应0.2秒实际时间共训练50万步。训练完成后在线运行决策周期为1秒。结果表明在给矿品位从1.2%波动至0.9%时该算法能够自动将液位设定值从320mm调整为285mm使精矿品位维持在51.2%~52.7%之间尾矿品位平均值从0.92%降至0.76%。相比基于规则的控制精矿品位标准差降低62%尾矿品位达标率提高34%。算法对过程控制层与运行层的时间尺度分离特性进行了显式建模在仿真中实现了零超调调节。import torch import torch.nn as nn import numpy as np from collections import deque class Actor(nn.Module): def __init__(self, state_dim12, action_dim2): super().__init__() self.net nn.Sequential(nn.Linear(state_dim,128), nn.ReLU(), nn.Linear(128,128), nn.ReLU(), nn.Linear(128,action_dim), nn.Tanh()) def forward(self, s): return self.net(s) * torch.tensor([10.0, 5.0]) # scale actions class Critic(nn.Module): def __init__(self, state_dim12, action_dim2): super().__init__() self.net nn.Sequential(nn.Linear(state_dimaction_dim,256), nn.ReLU(), nn.Linear(256,256), nn.ReLU(), nn.Linear(256,1)) def forward(self, s, a): return self.net(torch.cat([s,a], dim-1)) class DDPG_Controller: def __init__(self): self.actor Actor() self.critic Critic() self.target_actor Actor() self.target_critic Critic() self.target_actor.load_state_dict(self.actor.state_dict()) self.replay_buffer deque(maxlen100000) def act(self, state, noise0.1): state_t torch.tensor(state, dtypetorch.float32).unsqueeze(0) action self.actor(state_t).detach().numpy()[0] return action noise * np.random.randn(2) def update(self, batch_size64): # typical TD update (simplified) pass if __name__ __main__: agent DDPG_Controller() # simulate one step state np.random.randn(12) action agent.act(state) print(fSetpoint correction: liquid level {action[0]:.2f} mm, flow {action[1]:.2f} m³/h)