基于改进深度强化学习的气流混合机控制系统及方法

本发明公开了一种基于改进深度强化学习的气流混合机控制系统及方法，S1.将所采集的各项运行参数构成完整的多维工艺参数数据集；S2.采用协同细菌觅食算法对混合参数空间进行全局搜索优化；S3.构建基于演员‑评论家算法的实时自适应控制系统；S4.在制药气流混合机实际运行过程中，持续采集实时多维工艺参数数据，并将实时多维工艺参数数据与最优混合参数集相结合；S5.根据实时调整后的混合机运行参数实施混合过程控制，并达到预定的超微颗粒均匀分布目标。本发明通过目标函数增强策略对混合均匀性进行动态调整，使得优化过程更具针对性，结合协同信息共享机制，利用不同混合批次的数据进行反馈优化，进一步提高混合稳定性。