基于强化学习与注意力机制的热风炉智能燃烧控制方法

专利主权项内容

1.一种基于强化学习与注意力机制的热风炉智能燃烧控制方法，其特征在于，包括：S1：获取烧炉燃烧的历史数据，利用移动时间窗口在所述历史数据中选取连续数据作为燃烧状态数据；S2：基于所述燃烧状态数据，得到训练后的Attention-MLP模型；S3：获取实时燃烧数据，利用所述Attention-MLP模型根据所述实时燃烧数据控制热风炉的煤气阀位的调节方向；其中，所述Attention-MLP模型包括预定义的动作空间、经验池、用于输出动作的Q网络和用于输出估计值以指导所述Q网络的目标网络，所述Q网络和所述目标网络的初始参数相同；智能体观察环境得到所述燃烧状态数据后，通过注意力机制模块处理后形成输出状态，将智能体与环境交互获得的状态转移记录存放于所述经验池中，所述Q网络采用经验回放机制进行训练，并更新所述Q网络的参数，所述Q网络将更新后的参数同步至所述目标网络；所述燃烧状态数据为多条，任一条燃烧状态数据包括煤气压力、空气压力、空气阀位、煤气阀位和拱顶温度的值。