【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能化参数优化，并且更具体地，涉及一种基于人工智能模型的卫生纸干燥参数优化方法及系统。
技术介绍
1、卫生纸的干燥过程是制浆造纸生产中非常重要的环节之一。干燥效果往往受到多个干燥参数的影响，比如干燥时间、排风湿度与速率、蒸汽温度等，通过控制干燥过程中多个干燥参数，往往能极大的提高干燥的效果。因此，对干燥参数的研究和控制，对提高干燥效果具有至关重要的意义。
2、例如，申请号为cn2020101651293公开了基于机理模型的卫生纸机干燥部操作参数优化方法，包括以下步骤：s1：建立生活用纸造纸机干燥部能量系统模型；s2：固定产量，设置不同的操作参数组合，利用s1模型模拟各操作参数组合下的纸页干燥过程的关键中间变量、成纸干度和干燥能耗，并根据干度与排风湿度剔除不合格的操作参数组合；s3：对s2剩余的操作参数组合的能源成本进行分析；s4：对s2剩余的操作参数组合的能源利用效率进行分析；s5：根据s3与s4的分析结果确定操作参数优化原则，制定完整的优化策略并建立对应的优化模型；s6：使用s5建立的优化模型对纸机干燥部历史操作参数进行优化，该专利技术本专利技术基于干燥机理建立纸页干燥过程模拟模型可以挖掘干燥部操作参数与干燥部各子系统能效之间的关系，为纸机干燥部操作参数优化模型的建立提供科学的依据。
3、又如，申请号为cn202010165137.8公开了用于卫生纸机干燥部关键运行参数预测的混合建模方法，包括以下步骤：s1、获取卫生纸机干燥部历史操作参数且清洗异常数据；s2、建立纸页干燥机理模型，使用机理模型
4、在实际干燥过程中，纸页的干燥过程受到烘缸蒸汽和通风状态的影响，这两个因素对纸页的干燥速度和能耗有着重要的影响。具体来说，烘缸内蒸汽的温度越高，纸页的温度和干燥速度就越高，但同时也会增加烘缸的能耗。气罩送风的温度和速度越高，纸页从热风中获取的能量越多，干燥速度越快，但加热器和鼓风机的能耗也会增加。排风机的频率越低，气罩内空气的湿度越低，纸页水分的传质动力越大，因此可以调低烘缸的蒸汽压力，从而节省烘缸的蒸汽用量。
5、在传统的卫生纸干燥过程中，主要依赖于人工经验并使用固定的参数设置来控制烘缸蒸汽温度、气罩送风速率和排风速率。然而，这种参数设置方式无法根据实际情况进行调整，可能会出现过度供热或过度通风的情况，从而造成能源的浪费。并且，这种方式容易受到操作人员的主观因素和误差的影响，不同的操作人员可能有不同的经验和判断，导致参数设置的差异和不一致性，从而造成能源的浪费和纸张质量问题。
6、因此，期望一种基于人工智能模型的卫生纸干燥参数优化方案。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于人工智能模型的卫生纸干燥参数优化方法及系统，其通过实时监测采集卫生纸干燥过程中的蒸汽温度值、送风速率值和排风速率值，并在后端引入数据处理和分析算法来进行这些干燥参数的时序协同分析，以此来进行干燥参数的实时优化调控。这样，能够根据实时的干燥参数数据来自动进行参数的优化调控，通过这样的方式，能够给出合理的蒸汽温度调节方案，实现了卫生纸干燥过程的智能优化，以此来降低能耗且提高生产效率，从而节约了生产成本。
2、第一方面，提供了一种基于人工智能模型的卫生纸干燥参数优化方法，其包括：
3、获取预定时间段内多个预定时间点的蒸汽温度值、送风速率值和排风速率值；
4、将所述多个预定时间点的蒸汽温度值、送风速率值和排风速率值按照时间维度排列为蒸汽温度时序输入向量、送风速率时序输入向量和排风速率时序输入向量；
5、对所述送风速率时序输入向量和所述排风速率时序输入向量进行关联编码以得到送风-排风时序交互矩阵；
6、对所述蒸汽温度时序输入向量进行局部时序特征分析以得到蒸汽温度局部时序特征向量的序列；
7、对所述送风-排风时序交互矩阵和所述蒸汽温度局部时序特征向量的序列进行特征嵌入融合处理以得到多参数语义融合嵌入特征；
8、基于所述多参数语义融合嵌入特征，确定当前时间点的蒸汽温度值应增大、应减小或应保持。
9、第二方面，提供了一种基于人工智能模型的卫生纸干燥参数优化系统，其包括：
10、数据获取模块，用于获取预定时间段内多个预定时间点的蒸汽温度值、送风速率值和排风速率值；
11、向量排列模块，用于将所述多个预定时间点的蒸汽温度值、送风速率值和排风速率值按照时间维度排列为蒸汽温度时序输入向量、送风速率时序输入向量和排风速率时序输入向量；
12、关联编码模块，用于对所述送风速率时序输入向量和所述排风速率时序输入向量进行关联编码以得到送风-排风时序交互矩阵；
13、局部时序特征分析模块，用于对所述蒸汽温度时序输入向量进行局部时序特征分析以得到蒸汽温度局部时序特征向量的序列；
14、特征嵌入融合处理模块，用于对所述送风-排风时序交互矩阵和所述蒸汽温度局部时序特征向量的序列进行特征嵌入融合处理以得到多参数语义融合嵌入特征；
15、蒸汽温度值控制模块，用于基于所述多参数语义融合嵌入特征，确定当前时间点的蒸汽温度值应增大、应减小或应保持。
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1.一种基于人工智能模型的卫生纸干燥参数优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能模型的卫生纸干燥参数优化方法，其特征在于，对所述蒸汽温度时序输入向量进行局部时序特征分析以得到蒸汽温度局部时序特征向量的序列，包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能模型的卫生纸干燥参数优化方法，其特征在于，所述基于深度神经网络模型的时序特征提取器为基于一维卷积层的时序特征提取器。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能模型的卫生纸干燥参数优化方法，其特征在于，对所述送风-排风时序交互矩阵和所述蒸汽温度局部时序特征向量的序列进行特征嵌入融合处理以得到多参数语义融合嵌入特征，包括：将所述蒸汽温度局部时序特征向量的序列和所述送风-排风时序交互矩阵通过特征嵌入模块以得到多参数语义融合嵌入特征向量作为所述多参数语义融合嵌入特征。
5.根据权利要求4所述的基于人工智能模型的卫生纸干燥参数优化方法，其特征在于，将所述蒸汽温度局部时序特征向量的序列和所述送风-排风时序交互矩阵通过特征嵌入模块以得到多参数语义融合嵌入特征向量作为所述多参数语义
6.根据权利要求5所述的基于人工智能模型的卫生纸干燥参数优化方法，其特征在于，基于所述多参数语义融合嵌入特征，确定当前时间点的蒸汽温度值应增大、应减小或应保持，包括：将所述多参数语义融合嵌入特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的蒸汽温度值应增大、应减小或应保持。
7.根据权利要求6所述的基于人工智能模型的卫生纸干燥参数优化方法，其特征在于，还包括训练步骤：用于对所述基于一维卷积层的时序特征提取器、所述特征嵌入模块和所述分类器进行训练。
8.根据权利要求7所述的基于人工智能模型的卫生纸干燥参数优化方法，其特征在于，所述训练步骤，包括：
9.一种基于人工智能模型的卫生纸干燥参数优化系统，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的基于人工智能模型的卫生纸干燥参数优化系统，其特征在于，所述局部时序特征分析模块，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能模型的卫生纸干燥参数优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能模型的卫生纸干燥参数优化方法，其特征在于，对所述蒸汽温度时序输入向量进行局部时序特征分析以得到蒸汽温度局部时序特征向量的序列，包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能模型的卫生纸干燥参数优化方法，其特征在于，所述基于深度神经网络模型的时序特征提取器为基于一维卷积层的时序特征提取器。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能模型的卫生纸干燥参数优化方法，其特征在于，对所述送风-排风时序交互矩阵和所述蒸汽温度局部时序特征向量的序列进行特征嵌入融合处理以得到多参数语义融合嵌入特征，包括：将所述蒸汽温度局部时序特征向量的序列和所述送风-排风时序交互矩阵通过特征嵌入模块以得到多参数语义融合嵌入特征向量作为所述多参数语义融合嵌入特征。
5.根据权利要求4所述的基于人工智能模型的卫生纸干燥参数优化方法，其特征在于，将所述蒸汽温度局部时序特征向量的序列和所述送风-排...
【专利技术属性】
技术研发人员：王波，杨致富，刘亮华，郑飞，洪胜，
申请(专利权)人：维达纸业浙江有限公司，
类型：发明
国别省市：
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