应用专家系统与应用程序进行水泥燃烧系统的预测控制研究，采用两周期耦合优化方法（Python代码实现）-优快云博客

本文探讨了如何使用双周期耦合优化的多目标预测控制模型解决水泥燃烧系统中能耗、煤耗与熟料质量之间的矛盾，通过卷积神经网络进行预测，并通过优化策略减少波动，提高生产效率和稳定性。展示了实验结果中能耗降低、产品质量提升的成效。

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Python代码及数据

💥1 概述

水泥燃烧系统的预测控制研究使用双周期耦合优化专家系统应用
对于水泥公司来说，生产稳定、高质量的水泥熟料并且能够低能耗是非常重要的。然而，在燃烧系统的实际运行中，存在着难以共同优化的矛盾指标，如电耗、煤耗和熟料质量，同时还有难以人为调整到最佳状态的动态复杂工况。为了解决上述问题，本文提出了一个多目标最优预测控制模型。模型的预测部分包括基于卷积神经网络的水泥燃烧系统预测模型。另一方面，优化部分将电耗和煤耗合并为一个能源目标，并以水泥熟料质量作为约束条件，找到最佳的生产状态。这种建模方法简化了问题，并避免了需要求解帕累托最优解的需求。控制部分则基于上述模型，采用双周期耦合优化，获得满足不断变化的运行条件的受控变量设定值，最终实现控制目标以跟踪动态运行条件。实验结果表明，本文描述的方法降低了水泥燃烧后游离氧化钙的含量，从而提高了水泥熟料的质量，同时减少了每个生产过程中控制变量的波动，并提高了燃烧系统的稳定性。生产能耗也显著降低。

📚2 运行结果

其余运行结果为了美观，去掉Python图框：

部分代码：

from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter
a=0.6#柔化系数
P=10#预测步长
df=pd.read_csv('../data/7000_多目标_10步预测能耗值双周期.csv', sep=',', header=None)
list=df.values

df2=pd.read_csv('../data/7000_多目标_一步优化能耗值.csv', sep=',', header=None)
list2=df2.values
c=np.array(list2).reshape(1,len(list2))[0]+0.5#目标能耗

# Songti = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simsun.ttc')

def cm2inch(value):
    return value/2.54


plt.figure(figsize=(cm2inch(15.4), cm2inch(8.64)))
plt.xlabel('Optimization time(min)',fontsize=10)#fontproperties=Songti,
plt.ylabel('Energy cost(Y/t)',fontsize=10)#fontproperties=Songti,
x_label = np.arange(1, 23, 1)
# plt.xticks(x_label)
plt.ylim((67,70.5))
plt.plot(x_label, list[0:22,10:11], "-o", color='darkgreen',label="actual energy consumption")

plt.plot(x_label, list[0:22,0:1], "-s", color='deeppink',label="M=1")
plt.plot(x_label, list[0:22,1:2], "-H", color='gold',label="M=2")
plt.plot(x_label, list[0:22,2:3], "-d", color='m',label="M=3")

plt.legend(fontsize=8)
plt.xticks(fontsize=8)
plt.yticks(fontsize=8)
plt.gcf().subplots_adjust(bottom=0.2)
plt.show()