基于MAS技術(shù)的焦?fàn)t集氣管壓力智能解耦與協(xié)調(diào)控制研究.pdf

1、焦?fàn)t是一個分布參數(shù)，非線性、時變、多變量緊密耦合的被控對象，在多座焦?fàn)t并聯(lián)生產(chǎn)條件下，集氣管壓力控制對象存在復(fù)雜的耦合關(guān)系，很難建立精確的數(shù)學(xué)模型，這給集氣管壓力控制系統(tǒng)的設(shè)計帶來較大的困難，難以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定精確的控制。MAS技術(shù)具有自主性、分布性、協(xié)調(diào)性，并具有自組織能力、學(xué)習(xí)能力和推理能力。采用MAS技術(shù)解決實(shí)際應(yīng)用問題，具有很強(qiáng)的適應(yīng)性、魯棒性和可靠性，并具有較高的問題求解效率。本文以焦?fàn)t集氣管壓力智能控制為背景，提出基于MAS技術(shù)的

2、焦?fàn)t集氣管壓力解耦與協(xié)調(diào)控制結(jié)構(gòu)和控制方法，其基本思想是將整個控制系統(tǒng)作為一個MAS系統(tǒng)，根據(jù)控制目標(biāo)分解成一些控制子目標(biāo)，將這些子目標(biāo)分配給不同Agent去完成，應(yīng)用Agent強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法解決焦?fàn)t集氣管壓力智能解耦與協(xié)調(diào)控制問題，通過多種軟硬件平臺的集成，實(shí)現(xiàn)焦?fàn)t集氣管壓力長期穩(wěn)定控制。 論文主要從三個方面論述基于MAS技術(shù)的焦?fàn)t集氣管壓力智能解耦與協(xié)調(diào)控制：理論模型和基本框架；基于任務(wù)分解和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的焦?fàn)t集氣管壓力解耦與多級

3、協(xié)調(diào)控制；基于JADE平臺為主的多種軟硬件集成的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)及工業(yè)應(yīng)用。 針對焦?fàn)t集氣管壓力控制這類復(fù)雜工業(yè)過程控制，提出基于MAS技術(shù)的分布式集成智能控制的概念模型，從空間和時間兩個方向描述分布式集成智能控制層次和設(shè)計到運(yùn)行的整個過程，用于指導(dǎo)整個焦?fàn)t集氣管智能解耦與協(xié)調(diào)控制設(shè)計。系統(tǒng)由人機(jī)集成單元、控制單元和虛擬仿真單元構(gòu)成，每個單元由分層的Agent組構(gòu)成。多個專業(yè)Agent和主管Agent組成功能Agent組，通過不同的Ag

4、ent激活與后備構(gòu)成Agent組的重構(gòu)和控制模式的切換，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建焦?fàn)t集氣管壓力集成智能協(xié)調(diào)解耦控制系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)。 針對焦?fàn)t集氣管壓力強(qiáng)耦合特性，建立焦?fàn)t集氣管壓力分布式智能解耦控制結(jié)構(gòu)，采用TS模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)。為解決系統(tǒng)在動態(tài)和不確定性情況下的解耦控制規(guī)則學(xué)習(xí)和優(yōu)化問題，引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，研究了遺傳模糊強(qiáng)化學(xué)習(xí)和基于遺傳模糊強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多Agent協(xié)作，提出基于遺傳模糊強(qiáng)化學(xué)習(xí)的焦?fàn)t集氣管壓力分布式協(xié)進(jìn)化解耦機(jī)制和算法，通

5、過多個控制Agent的協(xié)同強(qiáng)化學(xué)習(xí)，搜索到具有良好解耦性能的優(yōu)化控制規(guī)則，實(shí)現(xiàn)焦?fàn)t集氣管壓力的分布式解耦控制。在焦?fàn)t集氣管壓力對象的機(jī)理模型上，用Matlab進(jìn)行了控制系統(tǒng)仿真，結(jié)果驗證了該方法的有效性。 為解決焦?fàn)t集氣管壓力系統(tǒng)中高壓氨水的沖擊和外部環(huán)境變化問題，提出基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的焦?fàn)t集氣管壓力多級協(xié)調(diào)控制策略，形成集氣管、初冷器和鼓風(fēng)機(jī)梯級協(xié)調(diào)體系，運(yùn)用多agent的協(xié)商解決初冷器前和鼓風(fēng)機(jī)前壓力給定問題，從而使各級控制處于

6、靈敏控制狀態(tài)。通過控制Agent的模態(tài)變遷實(shí)現(xiàn)不同運(yùn)行模式的切換，以適應(yīng)快速變化的環(huán)境。在高壓氨水的強(qiáng)沖擊環(huán)境下，在沖擊控制Agent中采用Critic-Actor分布式強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，運(yùn)用TS回歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)行動和評判模塊，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)各Agent學(xué)習(xí)到狀態(tài)到行動正確映射，從而協(xié)調(diào)一致，較好地解決了高壓氨水對焦?fàn)t集氣管壓力的沖擊協(xié)調(diào)控制問題。應(yīng)用面向Agent的軟件工程方法，選擇遵循FIPA標(biāo)準(zhǔn)的JADE開發(fā)平臺為主、結(jié)合通用工控軟

7、件和可編程控制器實(shí)現(xiàn)所提出的框架和算法。對基于JADE開發(fā)平臺的控制Agent和控制算法的實(shí)現(xiàn)技術(shù)、Agent之間的協(xié)調(diào)及其實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了探討，在此基礎(chǔ)上開發(fā)了基于MAS的焦?fàn)t集氣管壓力智能軟件，實(shí)現(xiàn)了焦?fàn)t集氣管壓力長期穩(wěn)定控制。 通過基于MAS智能控制技術(shù)的應(yīng)用，從整體上提高了焦?fàn)t智能解耦與協(xié)調(diào)控制水平，有效抑制了耦合和高壓氨水干擾產(chǎn)生的壓力波動，保護(hù)了環(huán)境，降低了工人勞動強(qiáng)度，提高了化工產(chǎn)品產(chǎn)量和質(zhì)量，延長了焦?fàn)t壽命，取得了顯著