一种粉磨系统最优参数库构建方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种粉磨系统最优控制参数库构建方法及系统，涉及粉磨系统控制领域，包括：获取数据集并进行预处理；构建多个最优控制参数预测子模型并对其进行训练；对训练好的最优控制参数预测子模型进行加权相加，得到最优控制参数总预测模型；调整各子模型所对应的权重，获得最终的最优控制参数总预测模型；获取第一客户需求，将其输入到最终的最优控制参数总预测模型中，得到多个最优控制参数并进行关联存储，得到最优控制参数库；获取第二客户需求，以此参数库中进行检索，得到最优控制参数，将其输入至DCS系统，完成对粉磨系统的控制。本发明专利技术中通过构建数据库，其中包含了多种参数调试方案，可满足不同客户的需求，实现粉磨系统的自动化控制。磨系统的自动化控制。磨系统的自动化控制。

【技术实现步骤摘要】
一种粉磨系统最优参数库构建方法及系统


[0001]本专利技术涉及粉磨系统控制
，特别涉及一种粉磨系统最优参数库构建方法及系统。

技术介绍

[0002]水泥粉磨是水泥制造的最后工序，也是耗电最多的工序，其主要功能在于将水泥熟料(及缓凝剂、性能调节材料等)粉磨至适宜的粒度(以细度、比表面积等表示)，形成一定的颗粒级配，增大其水化面积，加速水化速率，满足水泥浆体凝结，硬化要求。
[0003]水泥或矿粉粉磨按照工艺流程可分为：开路粉磨系统、闭路粉磨系统以及联合粉磨系统。按照设备使用方式可以分为：球磨机粉磨系统、立磨终粉系统、立磨
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球磨机联合粉末系统、辊压机终粉系统、辊压机
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球磨机联合粉磨系统、卧式辊磨(Horomill)粉磨系统。
[0004]随着科技的日益发展，将来可能有更多种类的水泥或矿粉粉磨系统出现。球磨机粉磨系统：是指以球磨机单独作为主要粉磨设备从而达到最终粉磨效果的粉磨系统。立磨终粉系统：是指以立磨单独作为主要粉磨设备从而达到最终粉磨效果的粉磨系统，这种方式比球磨机粉磨系统效能高，但是，经测验，这种方式产生的成品由于是完全靠挤压生成，颗粒级配不太理想，而且颗粒表面形状也不利于水泥的水化及水泥强度。立磨
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球磨机联合粉末系统：是指在物料在进入球磨机终粉前，先经过以立磨作为主要设备的预粉磨系统，然后分级符合要求的细料进入球磨进行终粉磨，这种方式效率高，而且最后由球磨机进行终粉，颗粒级配及颗粒表面形状好。辊压机终粉系统：是指以辊压机单独作为主要粉磨设备从而达到最终粉磨效果的粉磨系统，比立磨终粉系统效能更高，但是和立磨终粉系统类似，产品颗粒级配及表面形状不理想。辊压机
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球磨机联合粉磨系统：即在物料在进入球磨机终粉前，先经过以辊压机作为主要设备的预粉磨系统，然后分级符合要求的细料进入球磨进行终粉磨，这种方式比立磨
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球磨机联合粉磨系统效率更高，而且最后由球磨机进行终粉，颗粒级配及颗粒表面形状好。卧式辊磨粉磨系统：卧式辊磨，又称Horomill，是一种新式粉磨设备，能效比和辊压机相似，产量更大。用于取代球磨机，在国内仅有数台。但是根据其粉磨原理，其产片颗粒状况应当和立磨终粉成品类似，不太理想。
[0005]目前对于上述粉磨系统的控制过程一般依靠人工根据实验室定时的人工取样化验结果，对系统的参数进行手动调节。但是，人工对于系统的调控一般存在滞后性、不确定性以及盲目性，从而导致粉磨的效率不高，成品质量不佳等问题。并且由于客户的需求不同，对于成品的要求也不同，对应的，对于粉磨系统参数的调控策略也不同。现有技术中对于粉磨系统参数的调控一般是针对其中一种情况，无法满足所有客户的需求，因此，针对现有技术中的该缺点，本专利技术构建一种最优参数数据库，该数据库中包含了多种参数调试方案，以满足不同客户的需求，实现粉磨系统的自动化控制。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供一种粉磨系统最优参数库构建方法及系统，通过构建数据库
以满足不同客户的需求，有效提高水泥或矿粉粉磨效率，从而节约能耗，达到经济、高效、环保的目的。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0008]第一方面，本专利技术提供了一种粉磨系统最优控制参数库构建方法，包括：
[0009]获取数据集；所述数据集为历史生产基础控制参数；
[0010]对所述数据集进行预处理；
[0011]构建多个最优控制参数预测子模型；
[0012]利用预处理后的数据，对所述多个最优控制参数预测子模型进行训练，得到多个训练好的最优控制参数预测子模型；
[0013]对所述训练好的最优控制参数预测子模型进行加权相加，得到最优控制参数总预测模型；
[0014]以最高生产效率及最优质量为目标调整所述各最优控制参数预测子模型所对应的权重，获得最终的最优控制参数总预测模型；
[0015]获取第一客户需求；所述第一客户需求包括多个目标产品；
[0016]将所述多个目标产品依次输入到所述最终的最优控制参数总预测模型中，得到与所述多个目标产品相对应的多个最优控制参数；
[0017]将所述多个目标产品以及所述多个目标产品相对应的多个最优控制参数进行关联存储，得到最优控制参数库；
[0018]获取第二客户需求；
[0019]以所述第二客户需求为检索条件在所述最优参数库中进行检索，得到与所述第二客户需求相匹配的最优控制参数；
[0020]将与所述第二客户需求相匹配的最优控制参数输入至DCS系统，完成对粉磨系统的控制。
[0021]可选的，所述预处理具体是采用AutoAugment数据增强算法对所述数据集进行扩充。
[0022]可选的，所述历史生产基础控制参数包括：辊压机上料仓位、磨机负荷以及磨机质量。
[0023]可选的，对所述多个最优控制参数预测子模型进行训练时的损失函数为：
[0024]L
总
＝ω1L1+ω2L2[0025]其中，y
i
表示标准监督值，N表示样本总数量，x
1i
表示辊压机的上料仓位，x
2i
表示磨机负荷，x
3i
表示磨机质量，ω1表示第一最优控制参数预测子模型的权重，ω2表示第二最优控制参数预测子模型的权重，L1表示第一最优控制参数预测子模型的损失，L2表示第二最优控制参数预测子模型的损失。
[0026]可选的，采用粒子群算法调整所述各最优控制参数预测子模型所对应的权重。
[0027]第二方面，基于本专利技术中的上述构建方法，本专利技术另外提供了一种粉磨系统最优控制参数库构建系统，所述构建系统包括：
[0028]数据获取模块，用于获取数据集；所述数据集包括历史生产基础控制参数；
[0029]预处理模块，用于对所述数据集进行预处理；
[0030]预测子模型构建模块，用于构建多个最优控制参数预测子模型；
[0031]训练模块，用于利用预处理后的数据，对所述多个最优控制参数预测子模型进行训练，得到多个训练好的最优控制参数预测子模型；
[0032]加权相加模块，用于对所述训练好的最优控制参数预测子模型进行加权相加，得到最优控制参数总预测模型；
[0033]权重调整模块，用于以最高生产效率及最优质量为目标调整所述各最优控制参数预测子模型所对应的权重，获得最终的最优控制参数总预测模型；
[0034]第一需求获取模块，用于获取第一客户需求；所述第一客户需求包括多个目标产品；
[0035]预测模块，用于将所述多个目标产品依次输入到所述最终的最优控制参数总预测模型中，得到与所述多个目标产品相对应的多个最优控制参数；
[0036]关联存储模块，用于将所述多个目标产品以及所述多个目标产品相对应的多个最优控制参数进行关联存储，得到最优控制参数库；
[0037]第二需求获取模块，用于获取第二客户本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种粉磨系统最优控制参数库构建方法，其特征在于，包括：获取数据集；所述数据集为历史生产基础控制参数；对所述数据集进行预处理；构建多个最优控制参数预测子模型；利用预处理后的数据，对所述多个最优控制参数预测子模型进行训练，得到多个训练好的最优控制参数预测子模型；对所述训练好的最优控制参数预测子模型进行加权相加，得到最优控制参数总预测模型；以最高生产效率及最优质量为目标调整所述各最优控制参数预测子模型所对应的权重，获得最终的最优控制参数总预测模型；获取第一客户需求；所述第一客户需求包括多个目标产品；将所述多个目标产品依次输入到所述最终的最优控制参数总预测模型中，得到与所述多个目标产品相对应的多个最优控制参数；将所述多个目标产品以及所述多个目标产品相对应的多个最优控制参数进行关联存储，得到最优控制参数库；获取第二客户需求；以所述第二客户需求为检索条件在所述最优参数库中进行检索，得到与所述第二客户需求相匹配的最优控制参数；将与所述第二客户需求相匹配的最优控制参数输入至DCS系统，完成对粉磨系统的控制。2.根据权利要求1所述的粉磨系统最优控制参数库构建方法，其特征在于，所述预处理具体是采用AutoAugment数据增强算法对所述数据集进行扩充。3.根据权利要求1所述的粉磨系统最优控制参数库构建方法，其特征在于，所述历史生产基础控制参数包括：辊压机上料仓位、磨机负荷以及磨机质量。4.根据权利要求1所述的粉磨系统最优控制参数库构建方法，其特征在于，对所述多个最优控制参数预测子模型进行训练时的损失函数为：L
总
＝ω1L1+ω2L2其中，y
i
表示标准监督值，N表示样本总数量，x
1i
表示辊压机的上料仓位，x
2i
表示磨机负荷，x
3i
表示磨机质量，ω1表示第一最优控制参数预测子模型的权重，ω2表示第二最优控制参数预测子模型的权重，L1表示第一最优控制参数预测子模型的损失，L2表示第二最优控制参数预测子模型的损失。5.根据权利要求1所述的粉磨系统最优控制参数库构建方法，其特征在于，采用粒子群算法调整所述各最优控制参数预测子...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙小培，孙梦夏，缪祯兰，
申请(专利权)人：凉山赛迪建材科技有限公司，
类型：发明
国别省市：