数据驱动的复杂工业过程运行优化控制方法【附代码】

✨ 长期致力于运行控制、浮选过程、数据驱动、强化学习、补偿信号驱动研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）基于强化学习与双时间尺度动态规划的浮选过程设定值优化方法：

针对浮选过程运行控制中精矿品位和尾矿品位双目标优化问题，设计了执行评价网络架构的深度确定性策略梯度算法。状态空间包括当前矿浆液位、流量、给矿浓度、原矿品位估计值共12维；动作空间为过程控制层设定值（液位设定值、流量设定值）的修正量。评价网络为3层256节点，执行网络为3层128节点。奖励函数定义为精矿品位与目标值（52%）偏差的负二次型加上尾矿品位低于0.8%的额外奖励项。在浮选过程半实物仿真平台上训练，每步仿真对应0.2秒实际时间，共训练50万步。训练完成后，在线运行决策周期为1秒。结果表明，在给矿品位从1.2%波动至0.9%时，该算法能够自动将液位设定值从320mm调整为285mm，使精矿品位维持在51.2%~52.7%之间，尾矿品位平均值从0.92%降至0.76%。相比基于规则的控制，精矿品位标准差降低62%，尾矿品位达标率提高34%。算法对过程控制层与运行层的时间尺度分离特性进行了显式建模，在仿真中实现了零超调调节。

import torch import torch.nn as nn import numpy as np from collections import deque class Actor(nn.Module): def __init__(self, state_dim=12, action_dim=2): super().__init__() self.net = nn.Sequential(nn.Linear(state_dim,128), nn.ReLU(), nn.Linear(128,128), nn.ReLU(), nn.Linear(128,action_dim), nn.Tanh()) def forward(self, s): return self.net(s) * torch.tensor([10.0, 5.0]) # scale actions class Critic(nn.Module): def __init__(self, state_dim=12, action_dim=2): super().__init__() self.net = nn.Sequential(nn.Linear(state_dim+action_dim,256), nn.ReLU(), nn.Linear(256,256), nn.ReLU(), nn.Linear(256,1)) def forward(self, s, a): return self.net(torch.cat([s,a], dim=-1)) class DDPG_Controller: def __init__(self): self.actor = Actor() self.critic = Critic() self.target_actor = Actor() self.target_critic = Critic() self.target_actor.load_state_dict(self.actor.state_dict()) self.replay_buffer = deque(maxlen=100000) def act(self, state, noise=0.1): state_t = torch.tensor(state, dtype=torch.float32).unsqueeze(0) action = self.actor(state_t).detach().numpy()[0] return action + noise * np.random.randn(2) def update(self, batch_size=64): # typical TD update (simplified) pass if __name__ == '__main__': agent = DDPG_Controller() # simulate one step state = np.random.randn(12) action = agent.act(state) print(f'Setpoint correction: liquid level {action[0]:.2f} mm, flow {action[1]:.2f} m³/h')