【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能預測與控制技術，更具體地說，涉及基于推理人類學習優化算法的工業爐膛溫度預測系統。
技術介紹
1、工業爐膛溫度的精準控制是工業生產中的關鍵環節，尤其是在鋼鐵、石油化工等高溫環境中，準確的溫度預測和控制能夠顯著提升燃燒效率，減少能源消耗；然而，當前的溫度預測方法，如基于傳統神經網絡、模糊控制等，通常在面對復雜、非線性工況時缺乏足夠的預測精度和響應速度，導致控制效果欠佳。
2、參考公開號為cn118009322a的專利申請公開了一種端邊云協同的城市固廢焚燒過程爐膛溫度控制方法及系統，涉及爐膛溫度控制領域，通過實時獲取城市固廢焚燒過程的過程數據；對采集到的過程數據進行處理，并根據接收到的數據建立爐膛溫度預測模型，基于自校正機制對預測模型進行更新，并將建立好的模型下發至邊側；通過邊側依托云側建立和在線更新的爐膛溫度預測模型預測爐膛溫度，采用梯度下降法優化目標函數，求解得到最優控制律，根據計算得到的控制律調節執行設備，實現了城市固廢焚燒過程爐膛溫度的穩定精確控制；
3、但是，上述參考專利通過實時數據采集、邊緣處理、云端建模與自校正、以及優化控制律下發，實現了爐膛溫度的穩定精確控制，保證了長期高效的燃燒過程和控制性能，但不能在復雜工況下精準預測溫度變化，不能在動態工況下自適應調整，無法實現溫度場的精準預測和燃燒控制優化，同時不能對爐膛運行狀態進行精準判定，無法根據監測結果進行及時處理，不能全面保障爐膛安全運行。
4、為此，我們針對上述問題提出基于推理人類學習優化算法的工業爐膛溫度預測系統。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供基于推理人類學習優化算法的工業爐膛溫度預測系統，解決了現有技術不能在復雜工況下精準預測溫度變化，不能在動態工況下自適應調整，無法實現溫度場的精準預測和燃燒控制優化，同時不能對爐膛運行狀態進行精準判定，無法根據監測結果進行及時處理，不能全面保障爐膛安全運行的問題。
2、本專利技術的目的通過以下技術方案實現：
3、基于推理人類學習優化算法的工業爐膛溫度預測系統，包括燃燒控制平臺、數據收集預處理模塊、預測模型構建模塊、安全監測報警模塊以及控制輸出模塊；
4、數據收集預處理模塊，收集歷史爐膛燃燒動態數據，爐膛燃燒動態數據包括燃燒流量rl、空氣流量kl、氧氣濃度yn、爐膛壓力ly以及對應的爐膛溫度lw，對收集的數據進行預處理操作；
5、預測模型構建模塊，基于貝葉斯推理學習策略和自適應推理網絡構建爐膛溫度預測模型，將預處理后的爐膛燃燒動態數據輸入爐膛溫度預測模型中，輸出爐膛溫度預測值；
6、安全監測報警模塊，實時監測爐膛的關鍵運行參數，關鍵運行參數包括爐膛溫度、爐膛壓力以及火焰強度，當檢測到異常情況，立即觸發報警；
7、控制輸出模塊，基于預測結果和監測結果，向爐膛運行系統輸出調節指令，優化燃料供應和空氣流量，優化爐膛溫度控制。
8、作為本專利技術的一種優選實施方式，所述數據收集預處理對歷史爐膛燃燒動態數據進行預處理的具體過程如下：
9、數據清洗：使用濾波器處理信號，去除電磁干擾和背景噪聲，使用插值法填充缺失值，刪除缺失值較多的記錄；
10、特征工程：計算燃料空氣比：；
11、計算過量空氣系數：，其中al理論是理論空氣需求量；
12、數據標準化：將數據轉換為均值為0、標準差為1的分布，使用如下公式：，其中，x是信號的數值序列，μ為均值，σ為標準差；
13、劃分數據集：將數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集，分配比例為70％訓練、15％驗證和15％測試。
14、作為本專利技術的一種優選實施方式，所述預測模型構建模塊構建爐膛溫度預測模型的具體過程如下：
15、自適應推理網絡結構包括以下部分：
16、輸入層：確定輸入層維度d等于6，將預處理后的歷史爐膛燃燒動態數據轉換為對應的一組特征向量x，x={x1,x2，…，xt}，其中xt∈rd是t時刻的特征向量，rd表示d維實數空間，將x作為輸入數據；
17、通過卷積層提取空間特征，具體步驟如下：
18、輸入：x∈rt×d，其中rt×d表示一個t行d列的實數矩陣；
19、卷積操作：ci=f(wc*xi+bc),其中wc∈rk×d是卷積核，k是卷積核大小，bc是偏置，*表示卷積操作，f是激活函數；
20、輸出：c∈rt＇×d＇，其中c表示卷積層輸出的特征矩陣，t＇和d＇取決于卷積參數。
21、作為本專利技術的一種優選實施方式，通過循環層提取時間特征，具體步驟如下：
22、輸入：c∈rt＇×d＇；
23、循環層更新公式：it=σ(wii·xt+bii+whi·ht-1+bhi)；
24、ft=σ(wif·xt+bif+whf·ht-1+bhf)；
25、gt=tanh(wig·xt+big+whg·ht-1+bhg)；
26、ot=σ(wio·xt+bio+who·ht-1+bho)；
27、ct=ft*ct-1+it*gt；
28、ht=ot*tanh(ct)；
29、其中it、ft、gt、ot、ct、ht分別是輸入門、遺忘門、單元狀態、輸出門、單元狀態更新、隱藏狀態更新，wii、wif、wig、wio分別是輸入門、遺忘門、單元狀態、輸出門的輸入權重，whi、whf、whg、who分別是隱藏狀態到輸入門、遺忘門、候選狀態、輸出門的權重，bii、bif、big、bio分別是輸入門、遺忘門、候選狀態、輸出門的偏置，bhi、bhf、bhg、bho分別是隱藏狀態到輸入門、遺忘門、候選狀態、輸出門的偏置，σ是sigmoid函數，tanh是雙曲正切函數，xt表示在時間步t的輸入向量，ht-1表示在前一個時間步t-1的隱藏狀態，ct-1表示在前一個時間步t-1的單元狀態；
30、輸出：zt,循環層的輸出是隱藏狀態ht，即zt=ht；
31、推理優化層：嵌入推理學習算子，結合貝葉斯推理學習策略進行參數優化；
32、輸出層：輸出爐膛溫度預測值。
33、作為本專利技術的一種優選實施方式，貝葉斯推理學習策略的核心是基于貝葉斯理論的更新機制，具體步驟如下：
34、初始化參數：假設模型的初始參數為θ0，其先驗分布為p(θ0)；
35、數據觀測：在時間t,觀測到爐膛的實時數據dt，dt={xt，yt}；
36、參數更新：根據貝葉斯定理，更新參數的后驗分布：
37、；
38、其中p(dt|θt)是似然函數，p(θt-1|dt-1)是前一時間步的參數后驗分布，p（dt）是歸一化常數；
39、參數采樣：從后驗分布p(θt|dt)中采樣得到新的參數θt，通過以下公式進行計算：θt=mcmc(p(θt|dt))，其中mcmc表示馬爾可夫鏈蒙特本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于推理人類學習優化算法的工業爐膛溫度預測系統，其特征在于，包括燃燒控制平臺、數據收集預處理模塊、預測模型構建模塊、安全監測報警模塊以及控制輸出模塊；
2.根據權利要求1所述的基于推理人類學習優化算法的工業爐膛溫度預測系統，其特征在于，所述數據收集預處理對歷史爐膛燃燒動態數據進行預處理的具體過程如下：
3.根據權利要求1所述的基于推理人類學習優化算法的工業爐膛溫度預測系統，其特征在于，所述預測模型構建模塊構建爐膛溫度預測模型的具體過程如下：
4.根據權利要求3所述的基于推理人類學習優化算法的工業爐膛溫度預測系統，其特征在于，通過循環層提取時間特征，具體步驟如下：
5.根據權利要求4所述的基于推理人類學習優化算法的工業爐膛溫度預測系統，其特征在于，貝葉斯推理學習策略的核心是基于貝葉斯理論的更新機制，具體步驟如下：
6.根據權利要求5所述的基于推理人類學習優化算法的工業爐膛溫度預測系統，其特征在于，構建爐膛溫度預測模型，具體步驟如下：
7.根據權利要求6所述的基于推理人類學習優化算法的工業爐膛溫度預測系統，其
8.根據權利要求7所述的基于推理人類學習優化算法的工業爐膛溫度預測系統，其特征在于，所述安全監測報警模塊監測爐膛的關鍵運行參數的具體過程如下：
9.根據權利要求8所述的基于推理人類學習優化算法的工業爐膛溫度預測系統，其特征在于，獲取到平均爐膛溫度變化率PLW、平均爐膛壓力變化率PLY以及平均爐膛火焰強度變化率PLH，通過以下公式計算運行監測評定系數YJP：
10.根據權利要求9所述的基于推理人類學習優化算法的工業爐膛溫度預測系統，其特征在于，所述控制輸出模塊調節爐膛運行系統的具體過程如下：
...【技術特征摘要】
1.基于推理人類學習優化算法的工業爐膛溫度預測系統，其特征在于，包括燃燒控制平臺、數據收集預處理模塊、預測模型構建模塊、安全監測報警模塊以及控制輸出模塊；
2.根據權利要求1所述的基于推理人類學習優化算法的工業爐膛溫度預測系統，其特征在于，所述數據收集預處理對歷史爐膛燃燒動態數據進行預處理的具體過程如下：
3.根據權利要求1所述的基于推理人類學習優化算法的工業爐膛溫度預測系統，其特征在于，所述預測模型構建模塊構建爐膛溫度預測模型的具體過程如下：
4.根據權利要求3所述的基于推理人類學習優化算法的工業爐膛溫度預測系統，其特征在于，通過循環層提取時間特征，具體步驟如下：
5.根據權利要求4所述的基于推理人類學習優化算法的工業爐膛溫度預測系統，其特征在于，貝葉斯推理學習策略的核心是基于貝葉斯理論的更新機制，具體步驟如下：
【專利技術屬性】
技術研發人員：張平改，吳其林，胡保玲，魏利勝，汪啟梁，秦臻，張靜怡，陳欣茹，
申請(專利權)人：巢湖學院，
類型：發明
國別省市：
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