【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于辊压机节能，具体的，涉及一种基于在线仿真与深度学习的辊压机控制系统及方法。
技术介绍
1、辊压机技术自20世纪80年代出现以来，作为一种节能且性能可靠的粉碎装置，越来越多的应用于水泥和矿山行业，与其他粉碎技术相比，辊压机技术具有灵活性高、耐磨性好、产量高能耗低等优点。辊压机粉碎的原理在于松散的水泥颗粒通过上层颗粒的压力向下运动，在入辊处受到挤压形成紧实的料层，经过辊压机间的高压作用，水泥颗粒间产生较大的强相互作用力而粉碎或产生裂纹以便后续粉碎。
2、然而，在实际生产过程中，由于设备的长期运行、工况的复杂多变以及操作维护不当等因素，容易导致辊压机的产能下降和使用寿命缩短，给企业带来较大的经济损失。目前，对于辊压机的管理主要依赖于定期的停机检修和人工经验判断，这种方式不仅效率低下，而且难以准确及时地发现设备的潜在问题。因此，如何实现对辊压机产能与寿命的优化管理，提高设备的运行效率和可靠性，成为了本领域亟待解决的技术问题。现有技术中有通过在设备的关键部位安装各种传感器，实时采集设备的运行状态数据，并进行大数据机器学习...
【技术保护点】
1.一种基于在线仿真与深度学习的辊压机控制系统，其特征在于，包括传感器模块、深度学习模块、数值仿真模块、控制模块、执行机构以及人机界面；
2.一种基于在线仿真与深度学习的辊压机控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于在线仿真与深度学习的辊压机控制方法，其特征在于，在步骤S2的模型验证过程中，使用贝叶斯优化方法调整仿真模型参数：
4.根据权利要求2所述的一种基于在线仿真与深度学习的辊压机控制方法，其特征在于，采用MPC建立辊压机系统的离散时间状态空间模型为：
5.根据权利要求4所述的一种基于在...
【技术特征摘要】
1.一种基于在线仿真与深度学习的辊压机控制系统，其特征在于，包括传感器模块、深度学习模块、数值仿真模块、控制模块、执行机构以及人机界面；
2.一种基于在线仿真与深度学习的辊压机控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于在线仿真与深度学习的辊压机控制方法，其特征在于，在步骤s2的模型验证过程中，使用贝叶斯优化方法调整仿真模型参数：
4.根据权利要求2所述的一种基于在线仿真与深度学习的辊压机控制方法，其特征在于，采用mpc建立辊压机系统的离散时间状态空间模型为：
5.根据权利要求4所述的一种基于在线仿真与深度学习的辊压机控制方法，其特征在于，得到最优控制序列后，只执行第一个控制输入，随后滚动优化。
6.根据权利要求5所述的一种基于在线仿真...
【专利技术属性】
技术研发人员：水沛，褚彪，范威，高霖，殷腾飞，王广，
申请(专利权)人：合肥水泥研究设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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