一种强化学习与模型预测控制的氟化氢生产毫秒级调控方法

本发明公开了一种强化学习与模型预测控制的氟化氢生产毫秒级调控方法，涉及氟化氢生产调控领域；多尺度神经符号动力学建模步骤融合GNN、元胞自动机与状态空间模型，实时更新参数；因果强化学习决策优化步骤通过因果图计算效应，优化奖励函数；时空分数阶滑模控制步骤设计分数阶滑模面与控制器，实现快速稳定控制；记忆增强元学习适应步骤利用DNC存储策略，通过元梯度快速适应新工况，实现毫秒级精准调控。本发明大幅降低预测误差，加快响应速度，减少超调量；提高产品收率，降低能耗，迅速适应新工况；故障检测与风险预警更精准，设备运行更稳定，有效提升生产效率、降低成本、增强安全性。