基于強化學習的復雜裝備工藝參數(shù)低(火用)損設(shè)計方法及其應(yīng)用研究.pdf

1、本文針對復雜裝備能耗高而裝備本身功能復雜、結(jié)構(gòu)復雜、約束關(guān)系復雜、變量多且相互耦合，難以用傳統(tǒng)設(shè)計方法進行低能耗化設(shè)計的問題，提出了基于歷史數(shù)據(jù)的復雜裝備(火用)損預測方法、構(gòu)建了復雜裝備關(guān)鍵工藝參數(shù)(火用)損響應(yīng)面模型、實現(xiàn)了基于強化學習理論的復雜裝備工藝參數(shù)低(火用)損設(shè)計，最后開發(fā)了復雜裝備工藝參數(shù)低(火用)損設(shè)計系統(tǒng)，為復雜裝備低(火用)損方案設(shè)計提供了理論基礎(chǔ)，為已運行復雜裝備工藝參數(shù)低(火用)損設(shè)定提供了工具。
　　全

2、文組織結(jié)構(gòu)如下:
　　第一章從復雜裝備能耗高工程實際問題出發(fā)，綜述了國內(nèi)外(火用)損分析與綠色設(shè)計、復雜裝備工藝參數(shù)低(火用)損設(shè)計、基于機器學習的工藝參數(shù)設(shè)計的國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，結(jié)合作者所參與的空分項目展開本文的研究內(nèi)容，最后介紹了本文的總體框架。
　　第二章針對復雜裝備方案設(shè)計階段沒有物理樣機情況下(火用)損難以精確預測的問題，利用工廠積累的歷史數(shù)據(jù)對P-R狀態(tài)方程進行了修正，為復雜裝備物性參數(shù)估算和(火用)損預測奠定了

3、基礎(chǔ)，最后用修正后的P-R狀態(tài)方程對空分裝備進行了模擬，計算了八萬等級空分裝備的(火用)損。
　　第三章通過空分裝備流程的分析和物料平衡與熱平衡的校核，提取了空分裝備的工藝參數(shù)，通過仿真模擬和實際空分裝備監(jiān)測建立了采樣點數(shù)據(jù)庫，最后應(yīng)用基于徑向基函數(shù)的(火用)損響應(yīng)面構(gòu)建方法建立了空分裝備(火用)損響應(yīng)面模型，為基于(火用)損響應(yīng)面模型的復雜裝備工藝參數(shù)優(yōu)化設(shè)計奠定了基礎(chǔ)。
　　第四章在強化學習的基本框架基礎(chǔ)之上，提出了基于

4、預學習和實時學習的雙重強化學習框架，研究了基于(火用)損響應(yīng)面模型的復雜裝備工藝參數(shù)強化學習的方法及實現(xiàn)，最后應(yīng)用在八萬等級空分裝備工藝參數(shù)低(火用)損設(shè)計中，驗證了雙重強化學習框架下的復雜裝備工藝參數(shù)低(火用)損強化學習效果。
　　第五章以AspenPlus二次開發(fā)為基礎(chǔ)，融合基于修正P-R方程的方案設(shè)計階段(火用)損預測方法、復雜裝備關(guān)鍵工藝參數(shù)(火用)損響應(yīng)面模型構(gòu)建技術(shù)、基于強化學習的工藝參數(shù)低(火用)損設(shè)計技術(shù)，開發(fā)了復