【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于信息处理，具体是涉及一种基于在线仿真技术的工业窑炉智能控制方法及系统。
技术介绍
1、数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生技术在工业领域的应用表现非常突出，可应用于生产流程仿真、能耗分析优化、故障分析诊断、预测性维护、远程管理运行参数优化等功能场景，但是数字孪生技术受制于多环节、多设备、复杂环境之间相互关系的精确建模技术的发展水平，导致信息的采集并不全面，不能很好地支撑智能决策；决策算法的完备性和稳定性尚不能满足要求，实现自主决策的深度应用的能力，仍需进一步增强。
2、目前工业窑炉生产智能化主流技术以“dcs+apc先进过程控制”、阿里云、百度云等为代表的“工业大脑”为主要形式。“dcs+apc先进过程控制”简单说就是集成工程经验的多点过程控制，总体上属于基于人的经验判断以结果控制输入的后置控制，缺少基于窑炉设备内部气固流动、燃烧分解等物理化学过程微观机理分析后实施的预测性
【技术保护点】
1.一种基于在线仿真技术的工业窑炉智能控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述基于在线仿真技术的工业窑炉智能控制系统，其特征在于，所述数据分析自学习模块的学习过程包括：首先更新并统计所述后处理结果中的显性参数和隐性参数，然后结合工业窑炉的性能参数，建立隐性参数、显性参数同工业窑炉性能参数的多维映射数组；最后基于神经网络，反求训练多维映射数组中的隐性参数、显性参数同窑炉最优性能的关联机理模型，预测下一时间步长的控制目标值。
3.根据权利要求1所述基于在线仿真技术的工业窑炉智能控制系统，其特征在于，所述感知系统包括PLC控制柜和采集数字...
【技术特征摘要】
1.一种基于在线仿真技术的工业窑炉智能控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述基于在线仿真技术的工业窑炉智能控制系统，其特征在于，所述数据分析自学习模块的学习过程包括：首先更新并统计所述后处理结果中的显性参数和隐性参数，然后结合工业窑炉的性能参数，建立隐性参数、显性参数同工业窑炉性能参数的多维映射数组；最后基于神经网络，反求训练多维映射数组中的隐性参数、显性参数同窑炉最优性能的关联机理模型，预测下一时间步长的控制目标值。
3.根据权利要求1所述基于在线仿真技术的工业窑炉智能控制系统，其特征在于，所述感知系统包括plc控制柜和采集数字孪生体计算边界条件所需要所有输入参数和输出参数的若干个传感器。
4.根据权利要求1所述基于在线仿真技术的工业窑炉智能控制系统，其特征在于，所述数据预处理包括对预设步长时间内的显性参数进行平均运算，对平均运算结果进行格式转化。
5.根据权利要求1所述基于在线仿真技术的工业窑炉智能控制系统，其特征在于，所述实时后处理模块通过爬虫程序监测仿真数据文件、后处理结果文件，进行实时或定时更新，并按照文件生成的时间顺序，删除超过预先设定数目的最早生成的仿真数据文件、后处理结果文件。
6.根据权利要求1所述基于在线仿真技术的工业窑炉智能控制系统，其特征在于，所述数据分析自学习模块通过显示模块与中控操作台进行数据交互，还包括与计算边界实时更新模块、感知系统进行数据交互的平台控制模块。
7.根据权利要求1所述基于在线仿真技术的工业窑炉智能控制系统，其特征在于，所述cps智能控制系统包括：
8.根据权利要求1-7任一项所述基于在线仿真技术的工业窑炉智能控制系统，其特征在于，所述显性参数包括工业窑炉的各部位的温度、压力；所述隐性参数包括工业窑炉内部的气固流动和燃烧分解的燃尽率、分解率、反应速率、物质组分浓度。
9.一种基于在线仿真技术的工业窑炉智能控制方法，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述基于在线仿真技术的工业窑炉智能控制方法，其特征在于，所述数据分析自学习的学习过程包括：首先更新并统计所述后处理结果中的显性参数和隐性参数，然后结合工业窑炉的性能参数，建立隐性参数、显性参数同工业窑炉性能参数的多维映射数组；最后基于神经网络，反求训练多维映射数组中的隐性参数、显性参数同窑炉最优性能的关联机理模型，预测下一时间步长的控制目标值。
11.根据权利要求9所述基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：豆海建，闫子昂，王晓伟，王翼茹，刘智涛，
申请(专利权)人：天津水泥工业设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。