基于自适应智能控制算法的冶金电解过程优化与实现

摘要

文章研究基于深度强化学习的自适应智能控制算法在冶金电解工艺中的应用，针对电解过程中多变量耦合、非线性及动态特性设计优化控制策略。通过结合遗传算法和强化学习技术，实现了系统参数的自适应调整，提升了控制精度、能效和鲁棒性。实验验证表明，该算法在复杂工况下表现优异，为冶金电解工艺的智能化、高效化和绿色化提供了重要支持。