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余热回收系统瞬态优化控制

有机朗肯循环因其热效率较高、部件成熟的优点，被认为是目前主流的内燃机余热回收技术。然而由于实际道路工况的复杂多变，给余热回收系统在瞬变工况下的安全高效

基金项目：国家重点研发计划项目 (2022YFE0100100) 。 National Key R&D Program of China (2022YFE0100100). 控制带来了巨大挑战。为此，该文提出基于深度强化学习的

控制方法，通过线下学习优化控制结合线上做决策解决此问题。建立经过实验验证的跨临界有机朗肯循环动态仿真模型，作为深度强化学习的训练环境，进而学习到安全的优化控制策略。仿真结果表明：深度强化学习控制器相比于传统 PID 恒温控制器 ( 控制膨胀机进口工质温度为定值 ) ，可将系统始终控制在更安全和高效的状态；且在未经训练的瞬态波动热源条件下，深度强化学习控制器表现出了较好的外推泛化性能。研究结果证明深度强化学习对瞬态工况下的热动力循环优化控制具有非常可观的潜力。

关键词：深度强化学习；优化控制；有机朗肯循环；余热回收；内燃机

部分内容如下：

模型可靠性验证

系统图

主要设备信息