一种基于多模型的间歇反应釜智能控制方法及系统

本发明公开了一种基于多模型的间歇反应釜智能控制方法及系统，该方法包括通过传感器实时采集反应釜的温度、压力、反应物浓度等操作数据，利用机器学习算法构建软测量模型，基于历史数据进行训练，以预测关键操作参数；当操作条件变化时，系统通过在线学习模型利用递归最小二乘法或在线梯度下降法实时更新模型参数；此外，基于强化学习算法，系统能够生成并优化控制策略，调整冷却水阀开度、加热器功率等操作参数，最终通过实际控制器执行最优控制指令，实现反应釜的高精度控制；该方法提高了控制精度、系统响应速度和自适应能力，并优化了能源利用，提升了生产效率。