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题名基于深度强化学习的多区域通风系统风量控制方法研究
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作者
李春晓
崔璨
黎明
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机构
中国海洋大学工程学院
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出处
《控制工程》
北大核心
2025年第2期265-272,共8页
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基金
山东省自然科学青年基金资助项目(ZR2021QE291)
山东省优秀青年科学基金项目(海外)(2022HWYQ-064)。
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文摘
通风系统在实际运行时,其风量负荷动态变化,且各区域风量之间存在强耦合,导致其风量调节的难度高、调节时间长。针对此问题,提出一种基于深度确定性策略梯度的多区域通风系统风量控制方法,实现对各区域风量的快速、准确控制。此外,提出一种动态目标训练机制,有效提高强化学习训练的效率。最后,建立通风系统仿真环境,验证所提控制方法的性能。仿真结果表明,所提控制方法能够快速实现对风量的准确控制,能够抵抗一定程度的系统噪声,并且适用于不同拓扑结构的通风系统。
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关键词
风量控制方法
深度强化学习
深度确定性策略梯度
动态目标
多区域通风系统
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Keywords
Air flow control method
deep reinforcement learning
DDPG
dynamic target
multi-zone ventilation system
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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