【摘 要】
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以某三轴燃气轮机作为研究对象，针对燃气轮机各工况下转速失稳、不同海况下的动力响应需求、外部干扰等因素对燃气轮机工作状态的影响问题，设计了基于Q-learning强化学习理论的控制策略，以智能算法在线调试代替人工手动调试过程，实现人工智能理论到工程实际的应用在进行软件层智能算法验证后，通过强化学习算法控制参数的自动优化完成了基于强化学习的转速控制策略硬件在环试验。研究表明：该设计算法可以在燃气轮机运
【基金项目】
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国家科技重大专项（2017-Ⅴ-0005-0055,2017-Ⅴ-0015-0067）～～；
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以某三轴燃气轮机作为研究对象，针对燃气轮机各工况下转速失稳、不同海况下的动力响应需求、外部干扰等因素对燃气轮机工作状态的影响问题，设计了基于Q-learning强化学习理论的控制策略，以智能算法在线调试代替人工手动调试过程，实现人工智能理论到工程实际的应用在进行软件层智能算法验证后，通过强化学习算法控制参数的自动优化完成了基于强化学习的转速控制策略硬件在环试验。研究表明：该设计算法可以在燃气轮机运行过程中判断触发、自我训练、自我调整控制参数，保证燃气轮机在各种突发情况下的运行稳定；在三轴燃气轮机转速失稳时，在较短时间内即可完成转速的回稳，并可将转速误差控制在2 r/min内，从而实现了转速失稳时的自救。
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