Neue Methoden für die optimale Betriebsführung industrieller Prozesse unter Verwendung von Verstärkendem Lernen auf zwei Zeitskalen

Die aktuellen Herausforderungen in der Steuerung industrieller Prozesse bestehen darin, eine optimale Betriebsführung für Systeme mit Dynamiken auf zwei Zeitskalen und unbekannten Modellen zu erreichen. Dieser Artikel präsentiert erstmals die Integration der Theorie der singulären Störungen und des Verstärkenden Lernens zur Lösung dieses Problems. Zu diesem Zweck wird ein Problem der optimalen Betriebsführung (OOC) mit zwei Zeitskalen formuliert, um die gewünschten Betriebsindizes zu erreichen. Anschließend wird eine singulär perturbierte Dynamik für industrielle Betriebsprozesse mit zwei Zeitskalen entwickelt, indem eine perturbierte Skala eingeführt wird, was zur Trennung der ursprünglichen Systemdynamik führt. Somit wird das ursprüngliche Optimierungsproblem in ein reduziertes langsames Teilproblem und ein randliches schnelles Teilproblem zerlegt. Es wird bewiesen, dass die Summe der separaten Lösungen dieser Teilprobleme etwa gleich der Lösung des OOC-Problems ist. Dann werden zwei Q-Learning-Algorithmen vorgeschlagen, um eine zusammengesetzte Rückkopplungsregelung zu erhalten. Schließlich wird ein industrielles Dickstoffbeispiel verwendet, um die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Methode zu zeigen.