强化学习在流程工业中的应用：综述与展望

本文由Oğuzhan Doğru、Junyao Xie、Om Prakash、Ranjith Chiplunkar、Jansen Soesanto、Hongtian Chen、Kirubakaran Velswamy、Fadi Ibrahim和Biao Huang（均为University of Alberta研究人员）合作完成，发表于2024年2月的*IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica*。文章系统性地综述了强化学习（Reinforcement Learning, RL）在流程工业中的研究进展，涵盖算法理论、应用场景及未来挑战，旨在为研究人员和工业从业者提供全面的技术参考。

核心观点与论据

1. 强化学习与流程控制的协同关系

文章指出，RL与经典控制理论（如模型预测控制MPC）均以动态规划为基础，但两者存在显著差异：
- 模型依赖性：RL可通过无模型（model-free）方式学习策略，而MPC需依赖精确的系统模型。
- 目标函数灵活性：RL的奖励函数可自定义（如离散或连续形式），而MPC通常采用二次型成本函数。
- 适应性：RL能在线适应环境变化，而传统MPC多为静态策略。
支持证据：文中以工业案例（如化工过程优化）说明RL在非线性、高维系统中的优势，例如通过深度确定性策略梯度（DDPG）实现连续动作空间的控制。

2. RL算法分类与技术进展

文章将RL算法分为三类，并详述其改进：
- 基于值函数的方法（如Q-learning）：通过时序差分（Temporal Difference, TD）更新动作价值函数，但面临高维状态空间的挑战。
- 基于策略的方法（如REINFORCE）：直接优化策略参数，支持连续动作，但方差较高。
- 演员-评论家方法（如DDPG、PPO）：结合两者优势，通过熵正则化（如SAC算法）提升探索效率。
技术亮点：TD3算法通过双重Q网络减少价值高估偏差，PPO通过策略裁剪（policy clipping）保证训练稳定性。

3. 流程工业中的RL应用场景

• 软测量（Soft Sensors）：RL可自主选择数据特征并更新模型，优于传统统计方法（如文献[72]中的动态建模框架）。
  
• 分层控制：
  
  • 底层控制：RL替代PID或MPC，如文献[76]中结合RL与MPC实现线性系统的安全控制。
    
  • 高层调参：通过元学习（meta-RL）自动优化控制器参数（如文献[82]的在线调参方案）。
    
• 故障诊断与容错控制（FTC）：数据驱动的RL方法（如文献[103]）可直接处理传感器信号，无需先验模型。
  
• 分布式过程控制：针对偏微分方程（PDE）描述的工业系统，RL通过降阶模型（如文献[90]）设计近似最优控制器。
  

4. 挑战与未来方向

• 数据质量：工业数据的高噪声与稀疏性限制RL训练效率。
  
• 实时性：复杂系统的在线学习需平衡计算成本与控制性能。
  
• 安全性：需结合屏障函数（barrier functions）约束状态空间（如文献[77]）。
  未来趋势：文章强调工业5.0背景下，RL需与数字孪生、人机协作结合，例如供应链优化中的多智能体系统。
  

论文价值与意义

本文首次系统梳理了RL在流程工业全控制层级（从仪器层到生产层）的应用，填补了现有综述的空白。其学术价值体现在：
1. 跨学科整合：连接控制理论、深度学习与工业自动化，提出“学习-控制”联合分析框架。
2. 技术前瞻性：指出离线RL（offline RL）和鲁棒RL在工业场景的潜力。
3. 实践指导：为工业界提供了算法选型指南（如表格II对比各actor-critic算法特性）。

亮点总结

• 全面性：覆盖RL在流程工业的10余类应用，包括传统控制、优化与新兴领域（如供应链5.0）。
  
• 方法论创新：提出基于熵正则化的探索策略（如SAC）和分布式RL的工业适配方案。
  
• 批判性分析：明确指出RL在实时性与安全性上的局限，呼吁结合经典控制理论（如MPC）的混合方法。
  

本文不仅是一篇技术综述，更为工业智能化转型提供了理论基石与实施路径。