基于深度信念网络的水泥生产电耗预测模型研究

发布时间：2020-07-13 20:56

【摘要】：水泥生产数据存在时变时延性、不确定性和非线性等特性,目前的研究方法无法解决时变时延问题,导致难以建立精准的水泥生产电耗预测模型。水泥生产电耗的准确预测能为科学的水泥生产调度和合理的能耗管理提供理论依据,因此,水泥生产电耗预测具有重要意义。针对水泥生产过程中存在的时变时延问题,提出了时变时延深度信念网络水泥生产电耗预测模型(Time Varying Delay Deep Belief Network,TVD-DBN),并用差分进化算法(Differential Evolution,DE)对TVD-DBN模型结构进行优化,实现了水泥生产电耗的精准预测和模型的自动寻优。具体研究工作如下:首先,通过研究水泥回转窑熟料煅烧过程的工艺,分析影响水泥生产电耗的候选影响变量。采用k-邻近互信息的方法分析各个变量之间的关联程度,将水泥电耗输入变量与电耗的相关性分析转为研究变量之间的互信息值和互信息变化率。从而得到了影响水泥生产电耗的关键变量,降低了模型的复杂度,为水泥生产电耗预测模型的建立奠定了基础。其次,根据水泥生产数据中存在的时变时延性、不确定性和非线性等特性,利用滑窗的方法将包含时变时延的时间序列数据映射到深度信念网络,建立了时变时延深度信念网络水泥生产电耗预测模型。通过TVD-DBN模型对时变时延规律的学习,解决了时变时延无法确定的问题,消除了时变时延对电耗预测的影响,提高了模型的预测精度。最后,针对深度学习模型最优结构难以选取的问题,以时变时延深度信念网络前向训练时的前向重构误差为优化目标,建立了基于差分进化的时变时延深度信念网络优化模型,摆脱了人工经验对模型结构参数选取的干预。实验中采用水泥生产过程中的实际数据进行验证与分析,结果表明本文所提方法精确度高,泛化能力强,实现了水泥生产电耗准确预测和模型的自动寻优。
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP18;TQ172.8
【图文】：

燕山大学工程硕士学位论文系列的剧烈的物理化学反应，由于窑尾比窑头高，随着回转窑旋转生料沿着筒体的内壁缓慢向窑尾滚动滑落。最后，经过煅烧后的生料变为熟料，从窑头滑出，并直接将高温的熟料送入篦冷机降温。(3)水泥制成工艺。煅烧后的熟料进入最后的水泥成产过程即水泥制成工艺。水泥熟料和脱硫石膏首先进入锟压机进行首次研磨，再经过定量喂料机将水泥熟料和石膏等材料根据需求按一定比例配比并送至水泥磨中粉磨，最终得到水泥的成品。得到水泥成品后还需要通过提升机送至水泥存储库并进行包装。

2-2 新型干法水泥回转窑煅烧工艺流热器工艺的主要功能是将喂入的生料与热交换装置组成，生料在重力作，因此叫做窑尾五级旋风预热器单位主要采用旋风预热器形式的式的筒预热器都可分为多级热交换。五级旋风预热器以串联的方同流而筒间形成气流和物料逆流交换的预热器的功能包括：气体热交换的主要过程发生在进风管交换发生在旋风筒内。

第 2 章 水泥生产工艺分析定QX 是相关变量后还需要判断该变量是否为冗余变量，通过求解信息，可以得到QX 与 Q 之间的关联程度。QX 与 Q 之间的互信息1 2( , ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( , )Q m Q QMI Q X H X H X H X H X H Q X一个判定标准β，当 ( , )QMI Q X <β时说明新加入的变量QX 不是冗Q 同时满足MI ( Q ',Y )V >θ和 ( , )QMI Q X <β时将被作为影响水泥预测电生产电耗预测模型框架设计述分析可知水泥回转窑烧成系统工艺复杂，水泥生产数据具有时不确定性等特点，单独分析水泥回转窑系统难以直接建立水泥回模型。因此，提出了水泥回转窑生产电耗预测模型框架设计，具

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本文编号：2753967