基于ILSTM网络的工业过程运行状态评价

实时掌握复杂生产过程的运行状态对保证企业综合经济效益最大化具有重要意义.针对工业过程非线性、动态特性显著问题,本文提出了一种基于综合经济指标驱动的长短期记忆(ILSTM)网络,用来对复杂工业过程的运行状态进行评价.该方法利用综合经济指标信息和重构约束,迫使LSTM网络在学习过程中关注与综合经济指标相关的动态特征.进一步级联状态识别模型,构建完整的运行状态评价方法框架.针对过程的非优运行状态,提出一种基于重构的贡献图方法,通过对比各过程变量对非优状态的贡献率识别导致过程运行状态非优的主要原因变量.最后,通过重介质选煤过程验证了所提方法的有效性....

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Published in控制理论与应用 Vol. 41; no. 11; pp. 2112 - 2120
Main Authors 廖霜霜, 褚菲, 傅逸灵, 王军, 王福利
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国矿业大学人工智能研究院,江苏徐州 221116%东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳 110819 01.11.2024
中国矿业大学信息与控制工程学院地下空间智能控制教育部工程研究中心,江苏徐州 221116%中国矿业大学信息与控制工程学院地下空间智能控制教育部工程研究中心,江苏徐州 221116
Subjects
运行状态评价
comprehensive economic indexes
LSTM网络
LSTM network
non-optimal factor identification
非优因素识别
operating performance assess-ment
综合经济指标
动态特性
dynamic characteristics
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ISSN1000-8152
DOI10.7641/CTA.2023.20868

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Summary:实时掌握复杂生产过程的运行状态对保证企业综合经济效益最大化具有重要意义.针对工业过程非线性、动态特性显著问题,本文提出了一种基于综合经济指标驱动的长短期记忆(ILSTM)网络,用来对复杂工业过程的运行状态进行评价.该方法利用综合经济指标信息和重构约束,迫使LSTM网络在学习过程中关注与综合经济指标相关的动态特征.进一步级联状态识别模型,构建完整的运行状态评价方法框架.针对过程的非优运行状态,提出一种基于重构的贡献图方法,通过对比各过程变量对非优状态的贡献率识别导致过程运行状态非优的主要原因变量.最后,通过重介质选煤过程验证了所提方法的有效性.
ISSN:1000-8152
DOI:10.7641/CTA.2023.20868