本发明涉及一种工业系统无模型自适应控制方法及系统。该方法包括：获取工业过程中各种设备的历史监测数据；利用所述可控制类数据生成控制指令集合；所述控制指令集合包括多条下一时刻生成的控制指令；根据所述历史监测数据构建预测仿真模型；基于所述控制指令集合，根据所述预测仿真模型训练基于强化学习的控制模型，生成训练后的基于强化学习的控制模型；获取当前监测数据；将所述当前监测数据输入至所述训练后的基于强化学习的控制模型中，自适应控制工业系统的生产过程，输出所述工业系统的最优设定目标。本发明能够大大降低试错成本，得到更有效的智能控制策略。
声明：
“工业系统无模型自适应控制方法及系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
1201
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
