基于多智能体强化学习的焦炉集气管压力多级协调控制.pdf

第10期 电 子 学 报 V01．34No．10 2006年10月 ACn～EI正CIRONICASINICA Oct．2006 基于多智能体强化学习的焦炉集气管 压力多级协调控制 秦斌1，一，吴敏1，王欣1，一，阳春华1 (1．中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙410083；2．湖南工业大学电气工程学院，湖南株洲412008) 摘要： 针对焦炉集气管压力这类多变量强扰动非线性耦合系统，提出了一种基于Multi．Agents)rstem(MAS)的 焦炉集气管压力智能多级协调控制系统方案．采用基于Agent单元系统梯级协调体系和基于任务分解的实时Agent的 方法，运用髑回归模糊神经网络实现行动和评判模块，使用分布式学习算法对多个Agent协调优化．工程应用表明，提 出的控制策略有效地解决了高压氨水大干扰对集气管压力的冲击控制问题． 关键词： 焦炉集气管；梯级协调；多智能体；强化学习；TS回归模糊神经网络 中闰分类号：TP273，TPl8文献标识码： A 文章编号：0372—2112(2006)10-1847-05 Multi-·LevelCoordinationControlBasedon Reinforcement Multi··Agent forthePressureofGasCollectorsofCokeOvens Learning Cun．hual Binl,2,WUMinl，WANGXinl,2,YANG QIN (1．School South 410083，Ch／na； ofInformationScience＆西咖∞咖，CentralUniversity，Changsha，Hunan 2．School 412008，China) ofElectricalEngineeringofHtmanUniversityofTechnology，Zhuz抽u，Hunan Forthemulti-variablenonlinear with disturbancesuchasthe ofcollectorsof Abstract： pressure coupledsystemstrong gas coke all control based themul- ovens，this multi-levelcoordinated On paperproposcsintelligent strategy multi-agentsystem．Itadopts ti-levelcoordinationarchitecturewith andthe andevolutionmechanismbasedontask agentagency organization decomposition．The be to