【摘 要】
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磨矿粒度和循环负荷是磨矿过程产品质量与生产效率的关键运行指标,相对于底层控制偏差,回路设定值对其影响要严重的多.然而,磨矿过程受矿石成分与性质、设备状态等变化因素影
【机 构】
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中国矿业大学信息与控制工程学院,东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61603393,61741318),江苏省自然科学基金项目(BK20160275),中国博士后科学基金项目(2015M581885,2018T110571),东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室开放课题(PAL-N201706)资助.
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磨矿粒度和循环负荷是磨矿过程产品质量与生产效率的关键运行指标,相对于底层控制偏差,回路设定值对其影响要严重的多.然而,磨矿过程受矿石成分与性质、设备状态等变化因素影响,运行工况动态时变,难以建立模型,因此难以通过传统的模型方法优化回路设定值.本文将增强学习与案例推理相结合,提出一种数据驱动的磨矿过程设定值优化方法.首先根据当前运行工况,采用基于Prey-Predator优化的案例推理方法,决策出可行的基于Elman神经网络的Q函数网络模型;然后利用实际运行数据,在增强学习的框架下,根据Q函数网络模型优化回
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