基于工业过程的控制、模型方法、设备和存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115129005A(43)申请公布日2022.09.30(21)申请号202210675334.3(22)申请日2022.06.15(71)申请人阿里云计算有限公司地址310024浙江省杭州市西湖区转塘科技经济区块12号(72)发明人王松(74)专利代理机构北京君以信知识产权代理有限公司11789专利代理师吴文心(51)Int.Cl.G05B19/418(2006.01)G06K9/62(2022.01)G06N3/08(2006.01)G06N20/10(2019.01)权利要求书2页说明书15页附图6页(54)发明名称基于工业过程的控制、模型方法、设备和存储介质(57)摘要本申请实施例提供了一种基于工业过程的控制、模型方法、设备和存储介质。所述方法包括：在工业锅炉运行过程中，获取运行数据和对应的第一主控参数；依据所述第一主控参数对运行数据进行输入扩增，得到对应的输入数据；将所述输入数据输入到预测模型中，预测设定未来时间点的第二主控参数，以便基于预测的主控参数调节工业锅炉运行；在达到设定未来时间点时，依据所述工业锅炉采集对应的第三主控参数；当所述第三主控参数与所述第二主控参数的差值大于设定阈值时，采用所述运行数据和第三主控参数构成训练样本并对所述预测模型进行更新。能够实现提前多步的准确预测，提高生产安全，并且具备自适应更新能力以及时反映系统特性的变化。CN115129005ACN115129005A权利要求书1/2页1.一种基于工业过程的控制方法，其特征在于，所述方法包括：在工业锅炉运行过程中，获取运行数据和对应的第一主控参数；依据所述第一主控参数对运行数据进行输入扩增，得到对应的输入数据；将所述输入数据输入到预测模型中，预测设定未来时间点的第二主控参数，以便基于预测的主控参数调节工业锅炉运行；在达到设定未来时间点时，依据所述工业锅炉采集对应的第三主控参数；当所述第三主控参数与所述第二主控参数的差值大于设定阈值时，采用所述运行数据和第三主控参数构成训练样本并对所述预测模型进行更新。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述第一主控参数对运行数据进行输入扩增，得到对应的输入数据，包括：对所述第一主控参数和运行数据分别进行归一化处理；将处理后的第一主控参数和处理后的运行数据进行拼接，得到对应的输入数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测模型通过以下步骤预测设定未来时间点的第二主控参数：基于核函数矩阵对输入数据进行降维处理，得到降维的输入数据；基于降维的输入函数进行迭代处理，得到权系数向量；依据所述权系数向量确定设定未来时间点的第二主控参数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于核函数矩阵对输入数据进行降维处理，得到降维的输入数据，包括：采用输入数据计算核函数矩阵；根据置信度阈值维度，并基于所述维度确定降维矩阵；依据所述降维矩阵和核函数矩阵对输入数据进行降维处理，得到降维的输入数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：计算所述第三主控参数与所述第二主控参数的差值，判断所述差值是否大于设定阈值；若所述差值不大于设定阈值，将第二主控参数输出到控制系统中进行后续控制。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：基于所述设定未来时间点的第二主控参数，对所述工业锅炉的运行进行调整。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用所述运行数据和第三主控参数构成训练样本并对所述预测模型进行更新，包括：依据所述第一主控参数对运行数据进行输入扩增，得到对应的输入数据；将所述输入数据与设定时间点对应的第三主控参数构成多对一的训练样本；将所述输入模型输入到预测模型中，得到第四主控参数；基于所述第四主控参数和第三主控参数确定损失函数，基于所述损失函数对所述预测模型进行调整。8.根据权利要求1‑7任一所述的方法，其特征在于，所述运行数据包括：控制数据和测量数据，所述控制数据包括以下至少一种：一次风机频率、二次风机频率、给料炉排周期，所述测量数据包括以下至少一种：炉膛温度、省煤器后氧量、汽包水位；所述主控参数包括：主汽流量、主汽压力、汽包压力。2CN115129005A权利要求书2/2页9.一种基于工业过程的预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取工业锅炉的历史数据，并从所述历史数据中获取历史运行数据和历史主控参数；依据所述历史主控参数对所述历史运行数据进行输入扩增，得到对应的输入数据；基于输入数据对应指定时间点的历史主控参数，构成样本数据；将所述输入数据输入到预测模型中，预测指定时间点的预测主控参数；将所述预测主控参数与指定时间点的历史主控参数进行比较，确定对应的损失函数；依据所述损失函数对所述预测模型进行调整，得到训练完成