一种锡熔炼过程动态优化控制方法

本发明涉及一种锡熔炼过程动态优化控制方法，属于冶金工程和人工智能的交叉技术领域。首先，收集数据并进行预处理，剔除异常值，利用cGAN生成缺失值，弥补数据空缺；然后，利用LSTM模型对锡熔炼过程中的关键状态变量进行建模，捕捉复杂的时间序列变化规律，并嵌入冶金知识作为约束。接着，在强化学习环境中加入基于数据驱动的状态更新模型。最后，引入深度强化学习算法，将喷枪操作参数作为动作空间，将锡熔炼过程中的状态作为状态空间。在奖励函数设计中，融入关键参数的预测结果，通过智能体学习实现动态优化控制策略。该方法在动态优化锡纯度、降低CO排放方面具有显著优势，为冶金工业的智能化和高效生产提供了一种创新性解决方案。