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题名基于深度强化学习的矿山皮带运输机微分前馈控制
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作者
瞿俊秀
张燕
杨永雄
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机构
国能乌海能源信息技术有限公司
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出处
《自动化与仪器仪表》
2025年第7期117-120,126,共5页
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基金
内蒙古自治区科技成果转化引导项目(2023CG0063)。
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文摘
在矿山皮带运输机的运行过程中,由于物料负载、外部环境等因素的实时变化,需要控制系统具备高度的实时性和动态调整能力。传统控制方法通常基于固定的控制参数或简单的反馈机制进行调整,无法实时感知和响应系统状态的变化,导致皮带运输机无法运行在最优状态,从而影响其产能和效率。为了克服这一局限,提出一种基于深度强化学习的矿山皮带运输机微分前馈控制方法。以产能最大化为目标函数,利用被囊群算法计算矿山皮带运输机最优运行速度,为后续控制系统提供理论上的最佳运行基准。通过部署速度传感器和光电传感器实时监控皮带运输机的运行速度,并将采集到的速度信号转换为微分值,以此作为微分前馈控制模型的输入。采用深度强化学习算法对模型中的关键参数进行优化。通过训练预测控制器获取最佳控制参数,确保皮带运输机始终运行在最优或接近最优的速度下,并最大化其产能。实验结果表明:采用该模型控制后,矿山皮带运输机运行速度得到了有效调整,实际运行速度与最优运行速度高度接近。在所研究方法的控制下,矿山皮带运输机产能实现了相对最大化,证明了该方法的有效性和实用性。
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关键词
深度强化学习
矿山皮带运输机
运行速度
微分前馈控制
产能
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Keywords
deep reinforcement learning
mining belt conveyor
operating speed
differential feedforward control
production capacity
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分类号
TP50.21
[自动化与计算机技术]
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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