龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：燕山大学
申请日：2024-03-25
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118259592A
主分类号：G05B13/04
分类号：G05B13/04;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/084;G06N3/094
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于TOD‑CGAN的水泥烧成系统优化决策方法，属于水泥烧成系统运行指标优化决策领域，步骤1，数据预处理及预测模型搭建；步骤2，TOD‑CGAN网络搭建；步骤3，工艺流程数据准备；步骤4，TOD‑CGAN网络训练；步骤5，综合优化决策验证。本申请方法不需要复杂的推理过程，具有较强的自学习能力，能够有效解决基于知识的决策方法存在的问题。将条件CGAN与注意力机制相结合，使用transformer组成生成器和判别器，通过其中的注意力机制提取运行指标决策值的相关信息，结合当前的工况和生产指标作为条件信息，生成当前时刻的运行指标决策值。
主权项：1.一种基于TOD-CGAN的水泥烧成系统优化决策方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：数据预处理及预测模型搭建；选择水泥烧成系统中的12个变量作为辅助变量，并确定水泥熟料含量值和单位煤耗为目标变量；对所选的每个变量的时间序列进行归一化处理，将其作为预测模型的输入数据，使用归一化后的数据对回归预测网络进行预训练，并保存网络的结构和参数；步骤2：TOD-CGAN网络搭建；构建TOD-CGAN网络，包括生成器和判别器，采用Transformer作为生成器和判别器的基本结构，将步骤1中训练好的预测模型整合到生成器的损失函数中，并设置条件变量接口；步骤3：工艺流程数据准备；从步骤1的12个变量和水泥熟料含量值中选取6个变量为运行指标，4个变量为工况，3个变量为生产指标，每个变量时间序列进行归一化处理作为TOD-CGAN模型的输入和条件数据。步骤4：TOD-CGAN网络训练；使用生成器前时段的运行指标和当前条件信息作为输入，结合判别器的输出和步骤1中的目标值，计算损失函数并更新网络参数。步骤5：综合优化决策验证；应用训练好的TOD-CGAN网络模型代替生产过程中的人类决策，将其输入到步骤1的预测模型中验证模型的综合优化决策效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 燕山大学 一种基于TOD-CGAN的水泥烧成系统优化决策方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号