“強化學習”推動自適應控制器的興起

• 工業過程控制傳統上依賴固定參數控制器（如 PID）和基于模型的方法（如模型預測控制 MPC）。這些方法成熟可靠，但在非線性、時變或模型不精確的系統中，往往難以維持最優控制性能。強化學習（RL）是自適應與自整定控制領域的一項重要技術，它使控制器能夠通過與過程的交互直接學習最優策略。強化學習可通過混合架構集成到工業控制系統中，同時兼顧安全性、實時性要求，并采用合適的硬件實現方式?，F代工業過程受原材料波動、設備老化、工況變化等因素影響，不確定性不斷增加。傳統控制策略通?；跇朔Q工況整定，當系統動態特性發生漂移時
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