Reinforcement Learning-based Control via Y-wise Affine Neural Networks: Comparative Case Studies for Chemical Processes

📄 arXiv: 2605.21211v1 📥 PDF

作者: Austin Braniff, Yuhe Tian

分类: eess.SY, cs.LG, math.OC

发布日期: 2026-05-20

备注: Accepted for publication at the 23rd IFAC World Congress, 2026

💡 一句话要点

提出基于Y-wise仿射神经网络的强化学习控制方法，加速化学过程控制系统训练。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 化学过程控制 Y-wise仿射神经网络 模型预测控制 连续搅拌釜式反应器 四罐系统 多级萃取塔

📋 核心要点

  1. 化学过程控制中，传统强化学习方法因训练时间长、可靠性低而难以广泛应用。
  2. 论文提出Y-wise仿射神经网络（YANN）-RL，通过策略性初始化网络，提供可靠的控制起点。
  3. 实验表明，YANN-RL能显著减少训练时间和数据需求，性能接近非线性模型预测控制。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种高效且易于实际应用的强化学习（RL）控制方法，用于化学过程系统。由于对RL算法的信任问题以及训练可靠智能体耗时过长，RL控制在该领域尚未得到广泛应用。为了解决这些挑战，我们利用了一种名为Y-wise仿射神经网络（YANN）-RL的RL算法，该算法是我们之前的工作中开发的。通过策略性地初始化actor和critic网络，YANN-RL算法在控制方案中提供了可靠且可解释的起点。我们将这种基于RL的控制方法应用于PC-Gym库中公开提供的三个不同的过程工程案例研究：（i）连续搅拌釜式反应器（CSTR），（ii）四罐系统，以及（iii）多级萃取塔。我们的方法与几种流行的RL算法（PPO、SAC、DDPG和TD3）进行了比较，并以非线性模型预测控制（NMPC）为基准。这些案例研究表明，YANN-RL可以大大减少训练时间和所需数据，可以自信地部署于化学过程系统，并且可以在不了解完整非线性模型的情况下接近NMPC的性能。

🔬 方法详解

问题定义：化学过程控制系统对强化学习算法的信任度低，且训练可靠的智能体需要耗费大量时间和数据。现有强化学习方法在化学过程控制中的应用面临着效率和可靠性的挑战。

核心思路：利用Y-wise仿射神经网络（YANN）-RL算法，通过策略性地初始化actor和critic网络，为控制方案提供一个可靠且可解释的起点。这种初始化方式旨在加速训练过程，并提高算法的可靠性。

技术框架：该方法首先使用YANN初始化actor和critic网络，然后使用强化学习算法（如PPO、SAC等）进行训练。整个框架包括环境交互、策略更新和价值函数更新三个主要阶段。通过与化学过程环境交互，智能体学习最优控制策略。

关键创新：YANN-RL的关键创新在于其网络初始化策略。传统的强化学习方法通常随机初始化网络参数，导致训练不稳定且耗时。YANN-RL通过仿射变换初始化网络，使其能够快速学习到有意义的控制策略。

关键设计：YANN-RL使用Y-wise仿射神经网络作为actor和critic网络。仿射变换的参数需要根据具体的化学过程进行调整。损失函数采用标准的强化学习损失函数，如PPO的裁剪损失或SAC的软Q学习损失。具体的网络结构（层数、神经元数量）需要根据具体问题进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，YANN-RL在三个不同的化学过程控制案例中均表现出色。与PPO、SAC、DDPG和TD3等流行的RL算法相比，YANN-RL显著减少了训练时间和所需数据。在某些情况下，YANN-RL的性能可以接近非线性模型预测控制（NMPC），而无需了解完整的非线性模型。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种化学过程控制系统，例如连续搅拌釜式反应器、多罐系统和萃取塔等。通过减少训练时间和数据需求，该方法可以降低化学过程控制系统的开发和维护成本，并提高控制性能。未来，该方法有望推广到更复杂的工业过程控制场景。

📄 摘要（原文）

In this work we present an efficient and practically implementable approach for the application of reinforcement learning (RL)-based control in chemical process systems. This is an area that has yet to widely adopt RL-based control largely due to inherent challenges in trusting RL algorithms and the time-consuming process of training reliable agents. To address these challenges, we leverage a class of RL algorithms termed Y-wise Affine Neural Network (YANN)- RL, which we have developed in our prior work (Braniff and Tian, 2025a). By strategically initializing actor and critic networks YANN-RL algorithms provide confident and interpretable starting points within control schemes. We apply this RL-based control approach to three different process engineering case studies publicly available on the PC-Gym library (Bloor et al., 2026): (i) a continuous stirred tank reactor (CSTR), (ii) a four-tank system, and (iii) a multistage extraction column. Our approach is compared to several popular RL algorithms (PPO, SAC, DDPG, and TD3) and is benchmarked against nonlinear model predictive control (NMPC). These case studies demonstrate that YANN-RL can greatly reduce the training time and data needed, can be deployed with confidence for chemical process systems, and can approach the performance of NMPC without the knowledge of a full nonlinear model.