基于MAS的分布式焦炉集气管压力解耦控制

针对焦炉集气管压力这类多变量非线性耦合系统,提出了一种基于multi-agentsystem(MAS)的焦炉集气管压力智能协调控制系统方案,给出了agent的分层组织结构和演化机制.在控制agent中,采用TS模糊神经回归网络对被控对象进行分布式建模,运用分布式智能协调解耦算法进行解耦控制,监督学习与强化学习相结合,采用遗传协进化算法对多个agent协调优化.通过agent模态变迁进行模式切换,以适应快速突变环境.工程应用表明,提出的控制策略有效地解决了集气管压力这类复杂对象的过程控制问题.