数据驱动流程生产线的云服务

流程生产线集成了多种复杂的设备与生产工艺,承担着大规模的生产任务,大量的生产线数据汇集与频繁的工况变化超出了技术人员掌控能力,严重制约了生产效率。通过对生产现场工况与需求分析,提出了建立工业物联网的解决方案,通过聚集各种专业工具,对流程型生产线的数据在线分析,为生产现场提供实时的云服务,解决生产过程中的专业技术难题,帮助企业提升管理水平与生产能效。     

矿渣粉磨生产工艺智能调控系统研究与应用

矿渣粉磨生产过程具有强耦合、非线性、大滞后等特点,人工对其进行有效控制十分困难。提出一种矿渣粉磨生产工艺闭环调控系统,在长期设备与工艺研究基础上,借助物联网技术采集大量数据,结合专家经验并通过数据分析来实时监控工况发展趋势,研究矿渣粉磨生产工艺过程闭环调控方法;系统增加了前端矿渣水分在线检测,增强系统提前反应速度,在后端通过微粉粒度在线检测,形成闭环控制;生产过程中替代人工精细调节工艺,自动纠正参数变化,并优化参数匹配。系统应用于某生产现场,取得了较好的运行效果。     

基于注意力机制与神经网络的热电联产锅炉负荷预测

热电联产机组的锅炉负荷准确预测对电厂生产管理及调度有直接作用.基于注意力机制和深度卷积-长短期记忆网络原理，提出一种新的热电联产长期负荷预测模型，该模型以锅炉出口蒸汽流量(负荷)历史数据和多维负荷影响因素为输入，对负荷进行长期预测.利用Pearson相关系数判定对原始数据进行筛选；将处理后的数据经卷积层进行特征提取和进一步降维，通过长短期记忆层进行拟合，并采取注意力机制对权值进行优化，实现对负荷的精准预测.以浙江桐乡电厂实测数据为例进行验证，结果表明所提方法的平均绝对百分比误差小于1%,能够实现锅炉负荷的精准预测，智能算法在热电联产领域的应用具有一定的借鉴意义.