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针对焦炉集气管压力这类多变量强扰动非线性耦合系统，提出了一种基于Multi—Agent system（MAS）的焦炉集气管压力智能多级协调控制系统方案．采用基于Agent单元系统梯级协调体系和基于任务分解的实时Agent的组织与演化机制，通过Agent模态变迁进行模式切换，以适应快速突变环境．在控制Agent中采用Actor-critic强化学习方法，运用偈回归模糊神经网络实现行动和评判模块，使用分布式学习算法对多个Agent协调优化．工程应用表明，提出的控制策略有效地解决了高压氨水大干扰对集气管压力的冲