【摘 要】
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针对蒸汽发生器精确建模困难和低工况下控制性能差的问题,本文提出了一种基于深度强化学习优化的智能分层(IH)控制器.使用串级PI控制器作为初级控制器,用于直接控制水位.高级控制器采用经过深度强化学习优化的智能体控制器,负责实时对串级PI的参数进行优化,以便获得更好的控制性能.在高级控制器智能体的训练过程中,通过构建状态信息和奖励函数并采用深度残差神经网络逼近作为Q函数和策略函数的逼近器,获得了较好的泛化性能.结果表明:在不同的功率水平下,智能分层方法不仅对蒸汽发生器水位控制具有良好的跟踪能力,而且还具有很好
【机 构】
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哈尔滨工程大学 核安全与先进核能技术工信部重点实验室,黑龙江 哈尔滨150001;哈尔滨工程大学 核安全与仿真技术国防重点学科实验室,黑龙江 哈尔滨150001
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针对蒸汽发生器精确建模困难和低工况下控制性能差的问题,本文提出了一种基于深度强化学习优化的智能分层(IH)控制器.使用串级PI控制器作为初级控制器,用于直接控制水位.高级控制器采用经过深度强化学习优化的智能体控制器,负责实时对串级PI的参数进行优化,以便获得更好的控制性能.在高级控制器智能体的训练过程中,通过构建状态信息和奖励函数并采用深度残差神经网络逼近作为Q函数和策略函数的逼近器,获得了较好的泛化性能.结果表明:在不同的功率水平下,智能分层方法不仅对蒸汽发生器水位控制具有良好的跟踪能力,而且还具有很好的抗干扰能力.通过仿真验证了控制器的有效性.
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