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摘要
作为一种复杂的工业系统，离心压缩机具有强耦合、强非线性、大滞后的特点。由于控制参数较多，且参数之间相互影响、关系复杂，加之其控制优化需要综合考虑输出性能、整机效率、可靠性等因素，离心压缩机调控的难度非常大。本文提出了一种融合仿真模型与深度强化学习的离心压缩机控制优化方法，对避免流体机械工作点漂移、提高系统可靠性、降低能耗具有一定的意义。首先，分析离心压缩机典型结构，建立离心压缩机Greitzer仿真模型。然后，根据流体机械性能优化需求，设计优化评价指标，提出基于异步优势演员-评论家（A3C）深度强化学习的智能控制优化方法。最后，通过气动试验台实验验证了方法在压缩机系统中的应用效果。
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