基于状态自学习的分布式智能控制方法及其在级联过程中的应用研究 学术背景 在过程工业中，多反应器级联操作是一个显著的特征。然而，建立精确且全局的多反应器级联过程模型面临诸多挑战。反应器的复杂动态运行状态以及前后反应器之间的耦合关系，使得整个过程的精细控制难度极大。传统的PID控制（比例-积分-微分控制）和模糊控制等方法在单变量和单回路控制过程中表现良好，但在多反应器级联系统的协同控制中显得力不从心。模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）虽然在过程工业中得到了广泛应用，但其在处理大规模和非线性级联过程时仍存在局限性，尤其是在实时控制和优化方面。 随着人工智能和大数据等新兴技术的发展，探索新的控制方法以实现对整个过程的精确控制成为迫切需求。本文提出了一种基于状态...