摘要
本发明涉及水质监控技术领域,公开了一种水处理设备自动化设备控制方法,该方法将水处理过程建模为马尔可夫决策过程,实现对水处理设备的动态、优化控制。模型综合考虑原水水质、处理水质、设备运行状态和处理流量等多个维度,定义全面的状态空间和动作空间。通过设计奖励函数,对水质达标率、设备运行效率、能耗等多项指标进行评估,并采用深度强化学习算法不断优化控制策略,以最大化累计奖励。此方法解决了传统基于阈值和人工干预的控制方式存在的响应滞后、策略僵化、缺乏全局优化能力等缺陷,能够自适应复杂多变的水质条件和设备运行状态,提高处理效率、保证水质安全,并降低运营成本。
技术关键词
自动化设备控制方法
智能控制模型
设备运行效率
设备运行状态
深度Q网络
仿真环境
深度强化学习算法
训练智能
能耗
仿真数据
指标
设备自动化控制
水质达标
水质监控技术
原水
设备运行故障
优化控制策略
DQN算法
系统为您推荐了相关专利信息
动态路径规划方法
融合注意力机制
深度Q网络
方格
引入注意力机制
相机旋转设备
声纹特征
库构建方法
多模态特征
特征值
故障快速诊断系统
数据分析模块
通信设备故障
故障诊断模块
设备运行状态数据
火电机组碳排放
遗传算法
深度Q网络
监测方法
机组运行约束
数据混合驱动
智能调度方法
阶段
深度Q网络
混合流水车间调度