一种替代模型与强化学习相结合的工业焦炉控制方法

本发明是一种替代模型与强化学习相结合的工业焦炉控制方法，该方法由工业焦炉过程数据的获取，计算流体力学CFD模型的构建，替代模型和虚拟环境的构建，深度确定性策略梯度算法DDPG的构建及训练和DDPG算法在工业焦炉上的迁移所构成；采用统计分析、回归分析和长短期记忆LSTM算法等方法对替代模型进行建模，焦炉燃烧室的数学模型和碳化室的替代模型相互耦合为虚拟环境；DDPG算法在与虚拟环境的交互的过程中不断更新和优化网络结构及参数，将具有最佳网络结构和参数的DDPG算法迁移到工业焦炉上进行对焦化过程中传热和传质的控制。本发明构建了一套具有较强的自适应性和鲁棒性的工业焦炉控制方法，可以根据环境的变化自动调整控制策略，达到很好的控制效果。