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Neuro-Optimal Learning Control Scheme for Gasification Process with Unknown System Model
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资源说明：在当前的工业生产中，煤气化过程作为清洁能源技术的关键部分，扮演着重要的角色。煤气化过程涉及到复杂的化学反应和热力过程，其过程控制难度较大，尤其是在系统模型未知的情况下。针对这一难题，Qinglai Wei和Derong Liu两位研究人员提出了一个新颖的神经元最优学习控制方案，该方案旨在通过神经网络（NNs）和自适应动态规划（ADP）方法，对煤气化系统进行最优控制。
该研究提出了一个神经元最优控制框架，这个框架通过迭代的方式利用神经网络对煤气化过程进行建模和控制。这一部分是研究的核心，它解决了模型未知的煤气化系统的学习控制问题。在煤气化过程中，煤的质量是影响整个过程的一个关键变量。因此，研究中还考虑了煤质量动态变化的影响，并通过动态规划技术来优化煤气化过程，尤其是在煤气化过程的动态规划方法开发中。
在本研究的第二部分，研究者提出了系统建模和参考控制方法。这里的参考控制指的是建立一个理想的控制目标或标准，以供实际控制系统进行参照和跟踪。在此基础上，研究者还建立了数学模型，从而为迭代自适应动态规划（ADP）的算法奠定了基础。
第三部分则集中于迭代ADP算法的建立。ADP算法能够在不预先知道系统动态模型的情况下，通过迭代的方式来逼近最优控制律，这在系统模型未知或者难以准确建模的情况下尤为重要。通过ADP算法，研究者们能够在每个迭代步骤中不断地调整神经网络的参数，从而逼近最优控制律。
在研究的第四部分中，提出了基于神经网络近似和汉密尔顿-雅可比-伊萨克斯（HJI）方程的新问题的推导。HJI方程通常用于解决最优控制和游戏理论中的问题，它能够帮助研究者在未知模型的情况下，求解最优控制问题。研究者通过将系统转换为两方零和对策问题，并利用ADP算法解决迭代数值优化问题，从而得到最优控制律。
研究的最后部分，即第五部分，展示了通过数值模拟得到的结果。这些结果用于证明所提出的控制方案的有效性。数值模拟是一种验证控制算法性能的常用方法，它通过模拟实际运行环境中的系统动态来评估算法的性能。
在第六部分，研究者总结了他们的研究成果，并给出了结论。研究展示了所提出的神经元最优学习控制方案在未知模型煤气化过程控制中的有效性，同时也指出了在实际应用中仍需进一步研究的问题，如迭代过程中的稳定性和收敛性等问题。
这份论文为煤气化过程的控制提供了一个新的视角，特别是在模型未知或复杂的系统中，通过智能控制方法来实现最优控制。神经网络和自适应动态规划技术的结合，为处理复杂非线性系统提供了一种强大的工具，具有重要的理论价值和实际应用前景。通过这种技术，可以使煤气化过程更加高效和稳定，从而提高能源利用效率和经济效益。
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