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基于强化学习的减少烘丝过程中烟丝“干头”量的方法
毕素环; 蒋一翔; 于树松; 丁香乾; 牟亮亮; 王彬
Source Publication自动化学报
ISSN0254-4156
2023
Volume49Issue:8Pages:1679-1687
Abstract针对烘丝开始阶段存在的烘丝温度超调、过干烟丝较多等问题,提出一种基于强化学习(Reinforcement learning, RL)的减少烟丝“干头”量的方法.该方法利用生产实时数据作为输入特征向量感知烘丝生产过程的状态变化,以烟丝含水率检测值为依据来评价、优化烘丝温度控制策略,实现对烘丝机温度设定值的在线修正,优化烘丝开始阶段的温度控制,有效改善烟丝过干问题.与烘丝机的自动控制模式和人工干预模式相比,烟丝含水率的标准偏差比自动控制时降低了44.7%,比人工干预时降低了14.3%.实验结果表明烟丝含水率的稳定性有较大提高,烟丝“干头”量明显减少,验证了所提方法的有效性和可行性.
Keyword烟丝含水率 过干烟丝 强化学习 超调
DOI10.16383/j.aas.c190367
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Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56084
Collection学术期刊_自动化学报
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GB/T 7714
毕素环,蒋一翔,于树松,等. 基于强化学习的减少烘丝过程中烟丝“干头”量的方法[J]. 自动化学报,2023,49(8):1679-1687.
APA 毕素环,蒋一翔,于树松,丁香乾,牟亮亮,&王彬.(2023).基于强化学习的减少烘丝过程中烟丝“干头”量的方法.自动化学报,49(8),1679-1687.
MLA 毕素环,et al."基于强化学习的减少烘丝过程中烟丝“干头”量的方法".自动化学报 49.8(2023):1679-1687.
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