专利交易市场

本发明公开了一种强腐蚀性液态介质的数字变频计量控制器，集防腐流量计、变频器和PLC控制器的功能于一体，可对强腐蚀性液态介质实施本地自主测控，也可通过网络接口接收远程控制指令，实施基于优化的远程控制。内嵌PI调节和模糊逻辑调节算法，具有模以量输入功能，可根据检测仪表反馈的信号进行闭环控制，例如根据pH值检测信号，可进行pH值的对动调节，当然利用其他组分检测仪，也可对其他组分实现自动调节。

本发明涉及一种基于交叉相关时滞灰色关联分析的流程工业系统预测模型。本发明先计算各候选变量与目标变量之间的相关联度；以降序方式对变量进行排序，取关联度大于关联度阈值的变量，得到特征变量集合。以特征变量集合作为指标预测模型的输入变量，并将其相对延迟时间融合到模型建立的过程。以人工神经网络对指标变化趋势进行预测，训练预测模型，以最小化预测误差为目标，选择最优的输入特征，建立预测模型。将最优输入特征子集中的特征变量的不同时段的时间序列融合延迟时间作为指标预测模型的输入，测试模型，将结果与目标变量的真实值比较，定量评价预测性能。本发明提高了模型整体的精确度，最终实现对流程工业关键指标的有效预测。

本发明公开了一种基于水泥工业的实时动态水泥粉磨系统能耗优化方法，该方法包括：提取并筛选水泥磨系统的数据；利用构建好的输入输出层数据结合极限学习机算法，将水泥磨系统实际生产中的实时工业参量数据输入到极限学习机预测模型中进行训练；建立基于天牛须搜索算法的优化模型，将训练好的极限学习机模型作为优化模型的目标函数，以能耗的最小值作为优化指标，通过所述优化模型的实现算法得到符合当前工况的输入变量的最优值；利用建立的优化模型的输出吨电耗以及最优决策变量，对水泥磨系统的各个工业参量进行调节。本发明采用基于极限学习机与天牛须搜索优化算法的能耗预测与优化算法(ELM‑BAS)，解决了水泥粉磨过程中难以跟踪工况变化的问题。

本发明提供一种基于多目标布谷鸟搜索的水泥磨运行指标决策方法，具体操作步骤为：首先从水泥企业生产数据库中提取相关数据，进行预处理；接着利用预处理的数据对预测模型进行训练，获取预测目标值，并作为水泥磨优化模型的目标函数；然后对水泥磨优化模型进行滚动优化；最后判断是否满足迭代停止条件，若满足，则输出产生的最优解；若不满足，则继续进行迭代；判断是否满足滚动优化停止条件，若满足，则输出结果；若不满足，则继续计算。本发明基于LSTM建立水泥比表面积以及水泥粉磨系统电耗预测模型，通过基于多目标布谷鸟搜索的滚动优化，保证了有效地探索空间，更容易实现水泥粉磨系统运行指标动态优化。

本发明公开了一种数据驱动的水泥熟料游离氧化钙的预测方法，包括如下步骤：步骤S1、从水泥煅烧系统的数据库中选取与水泥熟料f‑CaO含量相关的多个输入变量为辅助变量，将输出变量的水泥熟料f‑CaO含量值作为预测变量；步骤S2、将预测变量按照辅助变量的有效时段分别进行时间序列扩充，将数据进行归一化；步骤S3、搭建DDM‑GAN模型，在DDM‑GAN模型中生成可靠的水泥样本数据；步骤S4、搭建CNN预测模型，将DDM‑GAN生成的水泥数据样本与真实的水泥数据样本混合输入CNN预测模型中进行训练；步骤S5、构建C‑DDM‑GAN模型，实现对水泥生产数据的数据增强和对水泥熟料游离氧化钙的预测。

本发明公开了一种基于即时学习的稀土萃取过程药剂量优化设定方法。该方法包括：针对由于机理模型和实际萃取过程不匹配等原因，导致机理模型得到的药剂量设定值并不是最优工作点的问题，首先建立以综合经济效益最大为目标的稀土萃取过程的优化模型，并利用数据驱动方法，对模型的关键参数进行预测；然后，运用智能优化算法进行最优药剂量求解，得到理论最优药剂量；最后，运用即时学习的思想，在理论最优药剂量附近进行局部在线建模，并对该局部模型进行优化求解得到最优的药剂量补偿值，即新的稀土萃取过程药剂量优化设定，如果经济效益增量大于设定阈值，则将该设定值施加到实际生产中，不断迭代该算法，既保证了萃取过程稳定性，又可进一步提高稀土萃取生产的效率和经济效益。

本发明公开了一种炉渣成分在线预测方法，属于炉渣成分检测领域。本发明包括以下步骤：步骤A：准备好炉渣成分和重量计算模块；步骤B：对炉渣成分和重量进行计算；步骤C：将步骤B中的计算结果存入数据存储模块，并传送至画面显示终端显示；步骤D：将步骤B中的计算结果同步传送至自动炼钢控制模块用于自动炼钢模型的计算；步骤E：判断炉次吹炼是否结束，若未结束，转入步骤B，否则，进入下一步；步骤F：判断炉次是否结束，若结束，进行参数的自学习计算，否则，等待；步骤G：结束。本发明的目的在于克服现有测量方法存在的无法满足炉渣成分在线实时检测的不足，提供的炉渣成分在线预测方法一定程度解决了上述问题。

本发明公开了动态矩阵控制优化的废塑料炼油裂解炉炉膛温度控制方法。本发明方法首先基于废塑料裂解炉炉膛温度对象的阶跃响应数据建立炉膛温度对象的模型，挖掘出基本的对象特性；然后依据动态矩阵控制的特性去整定相应PID控制器的参数；最后对废塑料裂解炉炉膛温度对象实施PID控制。本发明提出了一种基于动态矩阵控制优化的废塑料裂解炉炉膛温度PID控制方法,结合了PID控制和动态矩阵控制的良好的控制性能,有效地提高了传统控制方法的不足,同时也促进了先进控制算法的发展与应用。