关键词:
智能制造
强化学习
近端策略优化
多智能体
能耗优化
摘要:
本研究聚焦于生物发酵过程中普遍存在的高能耗、控制精度不高以及多变量强耦合等工程难题,提出了一种融合强化学习方法的能耗优化控制技术,旨在实现发酵系统的精准调控与能效协同提升。基于强化发酵工艺特点,构建了集成近端策略优化算法与多智能体协同机制的智能控制框架,为传统发酵过程的优化提供了新的技术路径。
在建模中,参考实际生产条件与工艺变量,构建反映生物发酵系统动态演化特征的机理模型。该模型将温度场、反应速率及能耗等关键物理量纳入统一描述体系,进一步抽象为强化学习可解的马尔可夫决策过程,明确了状态空间、动作空间与奖励机制之间的关系,为后续控制策略的训练与评估提供了高保真度的仿真基础。
为提升算法在复杂环境下的收敛性能与控制稳定性,引入PPO作为核心策略优化工具。该算法通过引入策略更新约束,增强了训练过程的稳定性与泛化能力,有效缓解了策略梯度方法中常见的性能震荡问题。实验表明,该方法在温度调节精度、系统响应速率以及能耗水平方面均表现出优于传统控制策略的性能,且具备较强的环境适应性。
在奖励函数设计中,考虑到实际工艺运行中多目标并存的优化需求,构建了综合温控误差、能源消耗和设备运行成本等维度的复合评价指标体系,显著拓展了优化算法的应用能力。
针对传统集中控制模式在系统扩展性和容错性方面的局限,进一步引入多智能体协同控制架构。通过将各发酵单元建模为具备自主决策能力的智能体,并结合局部感知与全局信息共享机制,构建了分布式、协同式的控制模式。各智能体在实现局部最优的同时,基于全局协同策略提升了系统的一致性与整体效率。控制实验显示,该结构在系统规模扩展时表现出良好的稳定性和能源控制能力。
研究方法在仿真系统与实际生产场景中均得到了验证,控制系统能够有效应对环境扰动,保障发酵过程的稳定运行,并在能效方面取得显著优化。整体框架在应对动态复杂环境、实现目标协同控制方面展现出较强的工程可行性。
本项研究所提出的智能优化控制方法,为生物发酵过程中的能耗管理与系统调度提供了理论支撑与技术手段。同时,该方法在处理工业系统中的多目标优化问题上展现出较高的通用性与扩展潜力,具有广泛的推广应用前景。