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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。

部分内容如下：

余热回收系统介绍

控制方法

模型可靠性验证