可主动融入领域规则知识的深度学习工业控制系统技术方案

本发明专利技术提出了可主动融入领域规则知识的深度学习工业控制系统，包括：采集模块、预测模块、决策模块和管理模块；所述采集模块，用于采集生产线的实时数据；所述预测模块，利用基于领域规则的推理体系模型和深度学习预测模型，分别对所述实时数据进行推理和预测，获取推理结果和预测结果；所述决策模块，用于根据所述推理结果和预测结果，生成生产线的控制指令。本发明专利技术使得非领域专家也可以使用可主动融入解释知识的深度学习工业控制模块进行工业控制领域上的工业模型训练和参数控制等操作；有助于实现基于深度学习的工业控制智能化，实现一般人员参与工业生产的智能化，降低成本提升效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
可主动融入领域规则知识的深度学习工业控制系统


[0001]本专利技术属于自动控制
，尤其涉及可主动融入领域规则知识的深度学习工业控制系统。

技术介绍

[0002]现有水刺工艺生产线上的工艺流程部分片段如图1所示。水刺布生产线本身具有一定的自动化和信息化水平，产线上的相关检测设备会持续进行质量指标数据的采集、解析和基础分析，产线工人可根据分析结果来决定相关环节生产设备的参数调整策略。
[0003]目前，生产线上对于克重的操作都是以人工主观判断为主，当曲线超出设定的阈值时，操作员会到铺网设备的控制台上调整喂棉量。有关克重的调整大约每天会出现十几次到数十次。
[0004]与克重指标关联性最高的“梳理成网”和“在线监测”的具体流程包括：一、梳理成网：纤维暂存设备稳定地向梳理成网设备输送纤维，经由梳理成网设备(气压棉箱、梳理机、交叉铺网机、多辊牵伸机等)形成纤网。铺网设备有两套，各自梳理一层纤网，然后上下两层纤网合并起来输送至后面的水刺工艺。喂棉速度参数可以进行人工控制，当增加喂棉速度时，会导致出产的无纺布的克重和厚度增加。二、在线本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.可主动融入领域规则知识的深度学习工业控制系统，其特征在于，包括：采集模块、预测模块、决策模块和管理模块；所述采集模块，用于采集生产线的实时数据；所述预测模块，利用基于领域规则的推理体系模型和深度学习预测模型，分别对所述实时数据进行推理和预测，获取推理结果和预测结果；所述决策模块，用于根据所述推理结果和预测结果，生成生产线的控制指令。2.根据权利要求1所述的可主动融入领域规则知识的深度学习工业控制系统，其特征在于，所述预测模块包括：训练单元和输出单元；所述训练单元，用于根据数据集训练所述深度学习预测模型；其中，所述数据集包括：历史积累的生产线的数据；所述输出单元，利用基于领域规则的推理体系模型和训练后的所述深度学习预测模型，分别对所述实时数据进行预测，获取所述推理结果和预测结果。3.根据权利要求1所述的可主动融入领域规则知识的深度学习工业控制系统，其特征在于，所述深度学习工业控制系统还包括：管理模块；所述管理模块，用于对所述推理结果和预测结果进行分析，基于分析结果，对所述预测模块进行管理。4.根据权利要求3所述的可主动...

【专利技术属性】
技术研发人员：马振武，李昀光，张煜，史可，彭世钊，王秦，史晓慧，赵春阁，汪卫，
申请(专利权)人：济南永信新材料科技有限公司，
类型：发明
国别省市：