【摘 要】
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连续搅拌反应釜（continuous stirring tank reactor，CSTR）是经典的化工设备，被广泛应用于化工过程。由于其具有较强的非线性和时滞性，传统的控制方法无法满足其跟踪控制的精度要求。针对连续搅拌反应釜提出一种基于广义状态相关探索（generalized state-dependent exploration，gSDE）的近端策略优化算法（proximal policy o
【机 构】
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沈阳化工大学信息工程学院辽宁省化工过程控制技术重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划（2018YFB1700200）； 辽宁省自然科学基金（2019-ZD-0069）； 辽宁省教育厅科研面上项目（LJKZ0433）；
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连续搅拌反应釜（continuous stirring tank reactor，CSTR）是经典的化工设备，被广泛应用于化工过程。由于其具有较强的非线性和时滞性，传统的控制方法无法满足其跟踪控制的精度要求。针对连续搅拌反应釜提出一种基于广义状态相关探索（generalized state-dependent exploration，gSDE）的近端策略优化算法（proximal policy optimization，PPO）的跟踪控制方法。首先使用机理模型模拟真实环境与PPO智能体进行交互；其次利用gSDE使每个回合的探索更稳定且方差更小，同时保证了探索的效果；最后通过增加反馈奖励的方式，解决环境稀疏奖励的问题，使得智能体学会如何对CSTR进行跟踪控制。将该算法应用于双CSTR系统进行测试，仿真结果表明，该算法对复杂非线性系统的跟踪控制，具有训练过程平稳、控制误差小、对干扰的反应迅速等优势。
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