锌电解过程无模型自适应学习型最优化控制方法及系统

摘要

本发明公开了一种锌电解过程无模型自适应学习型最优化控制方法及系统，该方法通过自定义锌电解的状态空间和动作空间，并根据与锌电解环境交互产生的数据训练动作网络和价值网络，通过软更新算法更新目标动作网络和目标价值网络，获得锌电解DDPG模型，以及根据锌电解DDPG模型，获得与当前锌电解状态对应的最优新液流量，解决了现有技术由于锌电解过程的复杂性、大时滞、采样不充分，导致锌电解建模不精确，从而无法实现锌电解过程的最优控制的技术问题，不仅能够通过自学习实现新液流量的最优控制，从而获得最优酸锌比，而且能有效降低电解过程的能耗，进而提高锌电解过程的稳定性。