【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及供水控制，具体涉及一种基于玻璃生产供水的决策控制系统及方法。
技术介绍
1、在玻璃生产过程中，水的作用主要体现在以下几个方面：首先是冷却，高温的玻璃液需要通过水来进行快速冷却，以保持其形状和性能；其次是清洁，水可以洗去玻璃表面的杂质和尘埃，提高产品质量；此外，水还参与到一些化学反应中，帮助形成玻璃的特定结构和性质。对于玻璃生产厂家来说，合理使用和管理水资源不仅关系到生产成本的控制，更直接影响到产品的质量和环保性能。因此，厂家需要密切关注生产过程中各个设备的供水情况。
2、对于各个水泵、冷却塔、应急柴油泵等设备的供水，通常由操作人员实时观察，针对不同的情况采取不同的方法对设备中各个元器件状态进行调节控制。这种方式对操作人员的熟练度和专业要求较高，且效率有限，难以全面实现，因此会采用玻璃生产供水控制系统与人工进行辅助监控，但人工与供水控制系统的结合又会提高厂家的生产成本。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就在于解决上述
技术介绍
问题，而提出一种基于玻璃生产供水的决策控制系统及方法。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、一种基于玻璃生产供水的决策控制系统，包括：信息采集模块，所述信息采集模块用于收集设备的状态信息数据；所述信息采集模块连接转换模块，所述转换模块用于将接收到的状态信息数据根据预设的量化标准进行量化，生成量化数据；所述转换模块连接分析决策模块，所述分析决策模块可以基于所述量化数据与设备启动情况建立学习算法模型，
4、作为本专利技术进一步的方案：所述设备的状态信息数据包括自变量状态信息和因变量状态信息，所述自变量状态信息包括：控制设备的运行状态、频率信息、可控状态，所述因变量状态信息包括：压力、液位、温度相关的变送器反馈的状态信息。
5、一种基于玻璃生产供水的决策控制方法，包括：
6、s1、收集设备的状态信息数据，将状态信息分类成自变量状态信息与因变量状态信息；
7、s2、预设量化标准，依据所述量化标准先区分状态信息数据，再将其量化成可供算法使用的数据，记为量化数据；
8、s3、建立学习算法模型，通过所述学习算法模型识别设备在不同设置条件下的启动规律，并生成输出数据；
9、s4、对所述输出数据进行量化，使所述输出数据回归成可供控制设备的执行数据；
10、s5、对比所述输出数据和所述状态信息数据的差异，判断所述执行数据和所述学习算法模型的准确性，基于判断结果选择数据输出或者校准模型。
11、作为本专利技术进一步的方案：在所述步骤s2中，所述量化标准包括：通过加权系数区分所述状态信息数据的重要程度。
12、作为本专利技术进一步的方案：在所述步骤s2中，所述量化标准包括：将所述状态信息数据归一化，归一化数据范围为[0,1]。
13、作为本专利技术进一步的方案：在所述步骤s3中，建立所述学习算法模型时，先建立因变量信息与自变量信息的数学模型，再建立因变量信息和自变量信息与设备启动状态的数学模型。
14、作为本专利技术进一步的方案：在所述步骤s5中，判断执行数据是否准确时，根据因变量信息与所述自变量信息的数学模型，进行差值预测，预测差值记为efor，efor＝执行数据-状态信息数据；
15、各个自变量没有变化时，且efor＞t1,t1为经验数值，将t1给出变送器；
16、自变量异常时，将异常情况反馈至步骤s2，关闭异常自变量，采用执行数据。
17、作为本专利技术进一步的方案：在所述步骤s5中，判断学习算法模型是否准确时，若自变量正常变化，且efor＞t1，则学习算法模型需要重新校准。
18、本专利技术的有益效果：
19、本专利技术中，基于玻璃生产供水的决策控制系统与方法相结合，可以收集设备外在的状态信息，通过模拟熟练操作人员，决定采取何种方法调节各个元器件状态，实现无人值守控制，在提高效率的同时还降低了厂家的生产成本。
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1.一种基于玻璃生产供水的决策控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于玻璃生产供水的决策控制系统,其特征在于，所述设备的状态信息数据包括自变量状态信息和因变量状态信息，所述自变量状态信息包括：控制设备的运行状态、频率信息、可控状态，所述因变量状态信息包括：压力、液位、温度相关的变送器反馈的状态信息。
3.一种使用权利要求1-2任一项基于玻璃生产供水的决策控制系统的方法，其特征在于：包括：
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于，在所述步骤S2中，所述量化标准包括：通过加权系数区分所述状态信息数据的重要程度。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于，在所述步骤S2中，所述量化标准包括：将所述状态信息数据归一化，归一化数据范围为[0,1]。
6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于，在所述步骤S3中，建立所述学习算法模型时，先建立因变量信息与自变量信息的数学模型，再建立因变量信息和自变量信息与设备启动状态的数学模型。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于，在所述步骤S5中，判断执行数
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于，在所述步骤S5中，判断学习算法模型是否准确时，若自变量正常变化，且Efor＞T1，则学习算法模型需要重新校准。
...【技术特征摘要】
1.一种基于玻璃生产供水的决策控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于玻璃生产供水的决策控制系统,其特征在于，所述设备的状态信息数据包括自变量状态信息和因变量状态信息，所述自变量状态信息包括：控制设备的运行状态、频率信息、可控状态，所述因变量状态信息包括：压力、液位、温度相关的变送器反馈的状态信息。
3.一种使用权利要求1-2任一项基于玻璃生产供水的决策控制系统的方法，其特征在于：包括：
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于，在所述步骤s2中，所述量化标准包括：通过加权系数区分所述状态信息数据的重要程度。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于，在所述步骤s2中...
【专利技术属性】
技术研发人员：司文凯，郑纤秀，宋方轲，巩恒亮，杨华龙，年思潜，年超，彭祥，芮冬，徐苗，
申请(专利权)人：蚌埠凯盛工程技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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