基于深度强化学习的工业设备智能控制系统及方法

本发明涉及工业设备控制技术领域，公开了基于深度强化学习的工业设备智能控制系统及方法。该系统包括设备状态监测、强化学习决策、控制参数调整、异常干预、设备性能优化五大模块。设备状态监测模块采集设备实时运行数据，借深度强化学习算法分析状态变化，生成状态特征数据集；强化学习决策模块据此用深度强化学习模型算控制策略，生成控制策略参数集；控制参数调整模块依此调参数优化运行效率，生成优化控制参数集；异常干预模块监测异常，借深度强化学习识别干预，生成异常干预调整数据集；设备性能优化模块据此优化性能指标，生成性能优化参数表。该系统实现设备精准监测、策略智能优化、异常及时干预与性能提升，满足设备智能化管控需求。