强化学习在工业过程控制中的应用综述：进展与挑战

本文由加拿大阿尔伯塔大学（University of Alberta）化学与材料工程系的Rui Nian、Jinfeng Liu和Biao Huang合作完成，发表于2020年的期刊《Computers and Chemical Engineering》（卷139，文章编号106886）。文章系统性地综述了强化学习（Reinforcement Learning, RL）的基本原理、算法发展及其在工业过程控制中的潜在应用，旨在为相关领域的研究者和从业者提供实践指导。

学术背景与研究动机

强化学习作为机器学习（Machine Learning, ML）的分支，因其在复杂决策问题中的突破性表现（如AlphaGo）而受到广泛关注。与传统监督学习（Supervised Learning）不同，RL通过试错机制和延迟奖励信号优化长期目标，能够突破“贝叶斯误差率（Bayes Error Rate）”的限制，从而超越人类专家水平。工业过程控制领域长期依赖模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）等传统方法，但面对高维、随机性和实时性挑战时存在局限性。本文旨在探讨RL如何弥补传统方法的不足，并分析其在过程工业中的适用性。

核心内容与主要观点

1. 强化学习的理论基础与算法演进

文章首先梳理了RL的数学框架——马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP），包括完全可观测（FOMDP）、部分可观测（POMDP）和半马尔可夫（SMDP）三种变体。SMDP通过显式建模状态转移时间和动态特性（如式10-13），更适合连续工业过程。RL算法分为三类：
- 动态规划（Dynamic Programming, DP）：依赖精确模型，计算成本高，但能提供理论最优解（如Bellman方程）。
- 蒙特卡洛方法（Monte Carlo, MC）：通过采样轨迹估计价值函数，无模型但方差高。
- 时序差分学习（Temporal Difference, TD）：结合DP与MC的优点，支持在线更新（如Q-learning和SARSA）。

深度强化学习（Deep RL）的突破：2013年后，深度Q网络（DQN）和深度确定性策略梯度（DDPG）等算法通过神经网络逼近价值函数，解决了连续状态-动作空间的挑战。例如，DDPG采用Actor-Critic架构（图8）和Ornstein-Uhlenbeck探索噪声（式39-40），在MuJoCo物理环境中实现了高维控制任务。

2. RL与传统控制方法的对比

与传统MPC相比，RL的优势在于：
- 离线计算：类似显式MPC（Explicit MPC），RL可预先训练策略，减少在线计算负担。
- 处理不确定性：RL通过采样学习未知的动态特性，而MPC需假设有限的随机场景。
- 长期优化：RL直接优化累积奖励（如式7），而MPC因短控制视界可能陷入局部最优。
然而，RL的劣势包括训练数据需求大、黑箱策略难以解释，以及与分布式控制系统（DCS）集成的技术障碍。

3. 工业应用案例与挑战

文章以工业泵控系统为例，展示RL的实现流程：
1. 问题建模：将泵的流量、压力作为状态，阀门开度作为动作，设计奖励函数（如跟踪误差平方的负值）。
2. 算法选择：采用DDPG处理连续动作，并通过模拟器预训练策略。
3. 实际部署：通过OPC（Open Platform Communication）协议与工业DCS通信。
当前RL在工业中的主要障碍包括：
- 安全性：黑箱策略可能产生不可预测行为。
- 数据效率：复杂系统需数百万次交互，训练成本高。
- 标准化缺失：缺乏工业级RL软件支持。

4. RL的未来潜力

作者指出，RL在故障容错控制（Fault-Tolerant Control）、多变量优化（如经济MPC）和部分可观测系统（如传感器故障场景）中具有独特优势。结合数字孪生（Digital Twin）技术，RL可通过高保真仿真加速训练。

论文的价值与亮点

1. 全面性：涵盖RL从基础理论到工业落地的全链条分析，特别强调与过程控制的关联（如SMDP与过渡动态的关系）。
   
2. 实践导向：提供算法选择指南（如表格3对比DP/MC/TD）和实现教程（如DDPG的超参数调优）。
   
3. 前瞻性：指出深度RL的局限性（如神经网络不可解释性），呼吁开发轻量化、可验证的RL框架。

总结

本文系统阐释了RL在工业控制中的机遇与挑战，为研究者提供了从理论到实践的路线图。尽管RL尚未大规模应用于工业现场，但其在复杂决策和长期优化中的潜力已通过AlphaStar等案例得到验证。未来需跨学科合作解决安全性、实时性和集成性问题，以推动RL在过程工业中的实际落地。