【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于磨机生产控制，尤其涉及基于大数据预测控制的水渣微粉磨机智能优化系统。
技术介绍
1、在水渣微粉磨机的生产过程中，存在一项核心的技术挑战：如何在复杂且不断变化的工作条件下实现高精度和高稳定性的智能控制？这一挑战涉及多个层面，首先是生产过程中众多不可预测的干扰因素，例如原料性质的波动、设备磨损等，这些因素虽难以直接观测，却能显著影响生产效果，导致控制精度降低和产品质量的不稳定。其次，水渣微粉磨机系统是一个多输入多输出的复杂系统，变量之间存在强烈的耦合关系，传统的单变量控制方法难以应对。再者，生产过程中产生的大量多源异构数据存在噪声、缺失、不一致性等问题，如何从中提取有效信息构建高质量的特征集是一大挑战。此外，系统具有非线性和时变性，使得精确的数学建模极为困难，从而给预测控制带来了重大挑战。最后，在确保控制精度的同时，如何提升生产效率，实现质量与产量的双重增长，是当前亟须解决的一大难题。这些问题相互关联、相互影响，共同构成了水渣微粉磨机智能控制所面临的系统性挑战。
2、鉴于此，本专利技术提供基于大数据预测控制的水渣微...
【技术保护点】
1.一种基于大数据预测控制的水渣微粉磨机智能优化系统，其特点在于：包括控制系统：所述控制系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据预测控制的水渣微粉磨机智能优化系统，其特点在于：还包括采集关键变量数据，关键变量数据包括输入变量、输出变量和干扰变量，输入变量包括主动控制量和间接控制量，输出变量包括第一工艺参数和第二工艺参数，干扰变量分为可测扰动参数与不可测扰动参数。
3.根据权利要求2所述的基于大数据预测控制的水渣微粉磨机智能优化系统，其特点在于：所述关键变量数据为经过预处理后同一参考维度下的变量。
4.根据权利要求3所述的基于大...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据预测控制的水渣微粉磨机智能优化系统，其特点在于：包括控制系统：所述控制系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据预测控制的水渣微粉磨机智能优化系统，其特点在于：还包括采集关键变量数据，关键变量数据包括输入变量、输出变量和干扰变量，输入变量包括主动控制量和间接控制量，输出变量包括第一工艺参数和第二工艺参数，干扰变量分为可测扰动参数与不可测扰动参数。
3.根据权利要求2所述的基于大数据预测控制的水渣微粉磨机智能优化系统，其特点在于：所述关键变量数据为经过预处理后同一参考维度下的变量。
【专利技术属性】
技术研发人员：曾粤，陈天余，须晓华，何晓宇，张明，秦欢，
申请(专利权)人：上海宝田新型建材有限公司，
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。