一种基于TOD-CGAN的水泥烧成系统优化决策方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于TOD‑CGAN的水泥烧成系统优化决策方法，属于水泥烧成系统运行指标优化决策领域，步骤1，数据预处理及预测模型搭建；步骤2，TOD‑CGAN网络搭建；步骤3，工艺流程数据准备；步骤4，TOD‑CGAN网络训练；步骤5，综合优化决策验证。本申请方法不需要复杂的推理过程，具有较强的自学习能力，能够有效解决基于知识的决策方法存在的问题。将条件CGAN与注意力机制相结合，使用transformer组成生成器和判别器，通过其中的注意力机制提取运行指标决策值的相关信息，结合当前的工况和生产指标作为条件信息，生成当前时刻的运行指标决策值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于水泥烧成系统运行指标优化决策领域，具体涉及一种基于transformer和条件信息的生成对抗网络在水泥生产过程中对水泥熟料游离钙含量和能耗进行实时协同优化决策的方法。

技术介绍

1、根据研究表明，中国目前是全球最大的水泥生产国，占据全球水泥总产量的60％以上。中国的主要水泥生产企业广泛采用了新型干法水泥制造方法，其生产工艺流程通常可分为生料制备、熟料煅烧和水泥制备三个环节。其中，熟料煅烧是水泥生产的核心工艺，需要消耗大量的煤炭，并确保煅烧熟料中的f-cao含量稳定且合理。

2、水泥熟料煅烧是一个复杂的动态工业过程，它由许多小的单元组成，这些单元具有不同的功能，协同工作最终生成水泥熟料。为了能生产出合格的熟料，工艺操作上需要平衡各个单元间的运行关系，保证熟料质量达标，生产能耗降低。

3、然而，由于该过程涉及大量的煅烧化学反应，并且从进料到熟料形成需要近一个小时的时间，因此该过程容易受到工况、原料波动，设备和燃烧反应等不确定的干扰因素的影响，导致初始的运行指标决策值不再适合当前状态的需求，需要及时修正。过去，这些运行指标的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于TOD-CGAN的水泥烧成系统优化决策方法，其特征在于包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于TOD-CGAN的水泥烧成系统优化决策方法，其特征在于：步骤1中，首先分析水泥回转窑的生产工艺，选取了12个影响水泥熟料f-CaO含量的变量为辅助变量，将煤耗和水泥熟料的f-CaO含量作为目标变量，使用CNN-LSTM网络结构作为预测模型，从水泥回转窑数据库中导出相关变量数据并进行归一化处理后在该模型上训练，保留网络结构和参数信息。

3.根据权利要求2所述的一种基于TOD-CGAN的水泥烧成系统优化决策方法，其特征在于：所述的12输入变量分别为窑电流平...

【技术特征摘要】

1.一种基于tod-cgan的水泥烧成系统优化决策方法，其特征在于包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于tod-cgan的水泥烧成系统优化决策方法，其特征在于：步骤1中，首先分析水泥回转窑的生产工艺，选取了12个影响水泥熟料f-cao含量的变量为辅助变量，将煤耗和水泥熟料的f-cao含量作为目标变量，使用cnn-lstm网络结构作为预测模型，从水泥回转窑数据库中导出相关变量数据并进行归一化处理后在该模型上训练，保留网络结构和参数信息。

3.根据权利要求2所述的一种基于tod-cgan的水泥烧成系统优化决策方法，其特征在于：所述的12输入变量分别为窑电流平均值x1、二次风温平均值x2、烟室nox平均值x3、分解炉出口温度1x4、分解炉出口温度2x5、窑头负压反馈x6、烟室氧气滤波x7、二室北篦下压力反馈x8、二室南篦下压力反馈x9、分解炉喂煤量x10、高温风机转速x11和窑头煤反馈x12，水泥熟料fcao含量y1，单位煤耗y2为输出变量，将上述12个变量数据作为cnn-lstm回归预测模型的输入层数据输出变量为y1，y2，对数据进行归一化处理。

4.根据权利要求1所述的一种基于tod-cgan的水泥烧成系统优化决策方法，其特征在于：步骤2中tod-cgan模型体系结构包含两个主要组件，一个生成器和一个判别器，基于transformer编码器体系结构构建，生成器编码器部分由多个encoder block堆叠构成，每个encoder block内部包含多个注意力模块和前馈神经网络模块，判别器采用transformerencoder结构，最后用一个分类头进行二分类，判断输入是真实数据还是生成数据，损失函数包括两个部分：对抗损失函数和反馈优化损失函数，对抗损失函数的目的是让生成器生成的运行指标决策值符合...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝晓辰，李博迅，焦俊泽，安李腾，苏阳东，
申请(专利权)人：燕山大学，
类型：发明
国别省市：