CN112580257B - 基于深度学习的复杂工业系统预报模型构建方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种模型结构、参数及变量阶次未知的复杂工业系统预报模型构建方法、装置、设备及存储介质。复杂工业系统预报模型构建方法包括:建立工业系统的动态模型,确定所述动态模型的输入变量和输出变量,所述输出变量为被预报的变量;采用LSTM建立预报模型,将所述动态模型的所述输入变量作为LSTM的单个神经元输入,将所述动态模型的输出数据作为标签数据,将所述动态模型的未知变量阶次用LSTM的神经元个数表示,通过训练算法,根据所述标签数据与所述预报模型输出之间的误差确定LSTM的模型参数。针对复杂工业系统难以建立动态数学模型的问题,将动态系统建模方法与完备信息空间的深度学习技术相结合,实现了复杂工业动态系统预报模型的构建。
Description
技术领域
本发明属于工业人工智能技术领域,涉及基于深度学习的复杂工业动态系统预报模型构建方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
由于复杂工业系统难以建立动态数学模型,其运行决策仍然依靠知识工作者凭经验和知识人工决策,实现工业系统的运行决策的优化,关键是预测在决策的操作动作下,反映该系统的产品质量、效率、消耗的生产指标和关键工艺参数是否在目标值范围内。由于生产制造过程的复杂性,造成大多生产指标与关键工艺参数无法在线准确测量,如磨矿过程的浓度与粒度、氧化铝生产过程的苛性碱浓度等关键工艺参数的检测、电熔镁砂生产过程的需量的变化率等,只能通过人工化验或事后统计的方法获取。因此存在严重的滞后性,知识工作者只能根据滞后的信息凭经验与知识做决策,造成产品质量不稳定、消耗高等问题。实现生产指标与关键工艺参数的准确预报,必须解决目前已有的系统辨识方法和深度学习方法无法用于模型结构未知、输入输出变量阶次未知的复杂动态系统预报模型的建模难题。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。本发明的技术方案如下:
一种基于深度学习的复杂工业系统预报模型构建方法,包括如下步骤:
建立工业系统的动态模型,确定所述动态模型的输入变量和输出变量,所述输出变量为被预报的变量;
采用LSTM建立预报模型,将所述动态模型的所述输入变量作为LSTM的单个神经元输入,将所述动态模型的输出数据作为标签数据,将所述动态模型的未知变量阶次用LSTM的神经元个数表示,通过训练算法,根据所述标签数据与所述预报模型输出之间的误差确定LSTM的模型参数。
进一步,作为优选,所述LSTM的模型参数包括:LSTM的神经元个数、单元节点数和LSTM的网络层数;将LSTM的初始网络层数设置为1,通过训练算法,根据所述标签数据与所述预报模型输出之间的误差确定所述LSTM的神经元个数和单元节点数;固定所述LSTM的神经元个数和单元节点数,改变所述 LSTM的网络层数,根据不同网络层数对应的所述标签数据与所述预报模型输出之间的误差,选择LSTM的网络层数。
进一步,作为优选,所述工业系统为氧化铝制取系统,所述动态模型的输出变量为氧化铝溶液的苛性碱浓度检测误差,所述预报模型的输出为所述苛性碱浓度检测误差的预报值,所述苛性碱浓度检测误差为苛性碱浓度化验值与苛性碱浓度在线检测仪表的测量值之差。
进一步,作为优选,所述动态模型的输入变量包括所述氧化铝溶液的折光度、所述氧化铝溶液的温度、所述苛性碱浓度检测误差的历史值。
一种基于深度学习的复杂工业系统预报模型构建装置,包括:
动态模型建模模块,用于建立工业系统的动态模型,确定所述动态模型的输入变量和输出变量,所述输出变量为被预报的变量;
预报模型建模模块,采用LSTM建立预报模型,将所述动态模型的所述输入变量作为LSTM的单个神经元输入,将所述动态模型的输出数据作为标签数据,将所述动态模型的未知变量阶次用LSTM的神经元个数表示,通过训练算法,根据所述标签数据与所述预报模型输出之间的误差确定LSTM的模型参数。
进一步,作为优选,所述LSTM的模型参数包括:LSTM的神经元个数、单元节点数和LSTM的网络层数;所述预报模型建模模块将LSTM的初始网络层数设置为1,通过训练算法,根据所述标签数据与所述预报模型输出之间的误差确定所述LSTM的神经元个数和单元节点数;所述预报模型建模模块固定所述 LSTM的神经元个数和单元节点数,改变所述LSTM的网络层数,根据不同层数对应的所述标签数据与所述预报模型输出之间的误差,选择LSTM的网络层数。
进一步,作为优选,所述工业系统为氧化铝制取系统,所述动态模型的输出变量为氧化铝溶液的苛性碱浓度检测误差,所述预报模型的输出为所述苛性碱浓度检测误差的预报值,所述苛性碱浓度检测误差为苛性碱浓度化验值与苛性碱浓度在线检测仪表的测量值之差。
进一步,作为优选,所述动态模型的输入变量包括所述氧化铝溶液的折光度、所述氧化铝溶液的温度、所述苛性碱浓度检测误差的历史值。
一种基于深度学习的复杂工业系统预报模型构建设备,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器实现上述复杂工业系统预报模型构建方法。
一种计算机可读存储介质,其存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现上述复杂工业系统预报模型构建方法。
本发明将动态系统建模方法与完备信息空间的深度学习技术相结合,发明了一种复杂工业动态系统预报模型构建方法,解决了复杂工业动态系统预报模型的建模难题。
附图说明
图1为本发明实施例的复杂工业系统预报模型构建方法实现流程图;
图2为图1所示的步骤S2的具体实现流程图;
图3为本发明一个实施例的苛性碱浓度检测误差预报模型及苛性碱浓度预报模型的构建方法实现流程图;
图4为图3所示的步骤S2’的具体实现流程图;
图5为本发明一个实施例的复杂工业系统预报模型构建装置的结构示意图;
图6为本发明一个实施例的复杂工业系统预报模型构建设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例的复杂工业系统预报模型构建方法实现流程图,该方法包括以下步骤:
S1:建立工业系统的动态模型,确定所述动态模型的输入变量和输出变量,所述输出变量为被预报的变量。
具体的,以被预报的变量为工业系统动态模型的输出变量,影响该输出变量的工业过程的输入与输出为该动态模型的输入变量,并将该动态模型的输出历史数据以及预报误差历史数据作为该动态模型的输入变量,采用未知常数n表示该动态模型的输入与输出变量的未知阶次。采用下式表示该工业系统的动态模型:
s(k)=f(s(k-1),…,s(k-n),yi(k),…,yi(k-n+1),ui(k),…,ui(k-n+1),Δs(k-1),…,Δs(k-n))(1)
其中,f是未知的非线性函数;s(k)为该动态模型k时刻的输出;yi(k)为工业过程k时刻的第i个输出,ui(k)为工业过程k时刻的第i个输入,i=1,…,m;为k-1时刻的预报误差,即k-1时刻该动态模型的输出s(k-1)与预报模型的输出之差。
S2:采用LSTM建立预报模型,将所述动态模型的所述输入变量作为LSTM 的单个神经元输入,将所述动态模型的输出数据作为标签数据,将所述动态模型的未知变量阶次用LSTM的神经元个数表示,通过训练算法,根据所述标签数据与所述预报模型输出之间的误差确定LSTM的模型参数。
如图2所示,步骤S2包括步骤S21和S22。
步骤S21为:将LSTM的初始网络层数设置为1,通过训练算法,根据所述标签数据与所述预报模型输出之间的误差确定所述LSTM的神经元个数和单元节点数。
具体的,选择(1)式中的输入变量作为第j个单个神经元的输入xj(k+j-n),阶次n为神经元的个数,即:
xj(k+j-n)=[s(k+j-n-1),yi(k+j-n),ui(k+j-n),Δs(k+j-n-1))]T(2)
其中,j=1,…,n;i=1,…,m。
选择层数为1的神经网络,利用(2)式组成的大数据样本,以工业系统动态模型(1)的输出数据s(k)作为标签数据,通过训练算法,使标签数据s(k)与预报模型输出的误差Δs(k)尽可能小,确定神经元个数n和单元节点数
步骤S22为:固定所述LSTM的神经元个数和单元节点数,改变所述LSTM 的网络层数,根据不同网络层数对应的所述标签数据与所述预报模型输出之间的误差,选择LSTM的网络层数。
具体的,固定所述LSTM的单个神经元个数n和LSTM单元节点数通过增加LSTM的网络层数来减小预报模型输出与标签数据s(k)的误差Δs(k),使预报误差Δs(k)尽可能小,确定LSTM的网络层数以及各层连接权参数和偏置参数,从而建立复杂工业动态系统的深度学习预报模型。
进一步的,在一个实施例中,复杂工业系统预报模型构建方法可用于氧化铝制取系统的苛性碱浓度检测误差的预报模型的构建。
氧化铝具有硬度高、熔点高等优良特性,常用于冶炼金属铝和制造耐火材料,是军工、航天和国民经济中具有支撑作用的战略资源。目前,制取氧化铝的主要方法是拜耳法,其基本工艺流程通常是将碎铝土矿按配比要求加入石灰和苛性碱溶液进行磨制,再利用苛性碱溶液在一定温度、一定压力条件下溶出铝土矿制得铝酸钠溶液,铝酸钠溶液净化后经过降温、添加晶种、搅拌分解析出氢氧化铝晶体,析出的氢氧化铝经分离、洗涤、焙烧后得到氧化铝。分离氢氧化铝后的母液 (主要成分是苛性碱)经蒸发过程后再重新溶出新的铝土矿,进入下一循环。
氧化铝溶液的苛性碱浓度是氧化铝蒸发过程的关键工艺指标,关系到氧化铝的最终产品质量。日常苛性碱浓度检测是依靠人工按固定周期取样后再化验的手段获得准确的苛性碱浓度值,然而由于取样间隔和化验所需时间较长,苛性碱浓度的检测存在严重滞后性,无法实现蒸发过程的运行优化控制。
为了实现蒸发过程的运行优化控制,一些氧化铝企业以昂贵的价格引进苛性碱浓度在线测量装置。实际生产中,铝土矿品位的变化和生产过程运行的变化导致该检测装置测得的苛性碱浓度与化验结果差距大,无法使用。为了快速获得准确的苛性碱浓度,实现蒸发过程运行优化控制,必须建立苛性碱浓度化验值与苛性碱浓度在线检测装置的误差预报模型,由于该误差的动态特性具有未知强非线性,模型阶次未知,无法用已有的预报方法建立该误差的预报模型。本发明实施例成功建立了该误差的预报模型作为苛性碱浓度在线检测装置的精度补偿模型,实现了苛性碱浓度在线精确测量。
图3为本发明一个实施例的苛性碱浓度检测误差预报模型及苛性碱浓度预报模型的构建方法实现流程图,该方法包括以下步骤:
S1’:建立苛性碱浓度在线检测仪表的测量值与苛性碱浓度化验值的检测误差动态模型,确定所述检测误差动态模型的输入变量和输出变量,所述输出变量为被预报的变量。
具体的,由于苛性碱浓度在线检测仪表以氧化铝溶液折光度和温度为输入,通过模型产生浓度测量值,因此该检测误差动态模型的输入包括氧化铝溶液折光度和温度,并将苛性碱浓度化验值和苛性碱浓度检测仪表测量值的测量误差值的历史值作为该检测误差动态模型的输入,采用未知常数n表示该动态系统的输入与输出变量的未知阶次,建立苛性碱浓度检测误差动态模型如下:
S2’:采用LSTM建立检测误差预报模型,将所述检测误差动态模型的所述输入变量作为LSTM的单个神经元输入,将所述检测误差动态模型的输出数据作为标签数据,将所述检测误差动态模型的未知变量阶次用LSTM的神经元个数表示,通过训练算法,根据所述标签数据与所述检测误差预报模型输出之间的误差确定LSTM的模型参数。
如图4所示,步骤S2’包括步骤S21’和S22’。
步骤S21’为:将LSTM的初始网络层数设置为1,通过训练算法,根据所述标签数据与所述检测误差预报模型输出之间的误差确定所述LSTM的神经元个数和单元节点数。
具体的,选择(3)式中第j个输入变量xj(k+j-n)作为第j个单个神经元的输入,即:
xj(k+j-n)=[y1(k+j-n),y2(k+j-n),Δr(k+j-n-1)]T,j=1,…,n (4)
其中,n为神经元的个数。
选择层数为1的LSTM神经网络,利用(3)式所示的输入输出变量所构成的大数据样本,以苛性碱浓度化验值与检测仪表测量值的误差值Δr(k)作为标签数据,采用训练算法,使标签数据Δr(k)与检测误差预报模型输出的误差尽可能小来确定神经元个数n和单元节点数
训练算法的目标函数为:
其中,M表示训练数据的数据量。
标签数据Δr(k)为:
h(k)=ok*tanh(C(k)) (8)
其中,ok为输出门的输入,
ok=σ(Wo·[h(k-1),xj(k)]T+bo) (9)
其中,[h(k+j-n-1),xj(k+j-n)]T,j=1,…,n为LSTM单元的n个神经元的输入,h(k-1)是第(n-1)个神经元的输出。
C(k)为长期记忆状态
fk=σ(Wf·[h(k-1),xj(k)]T+bf)
ik=σ(Wi·[h(k-1),xj(k)]T+bi) (11)
取n=1,2…22,使用(5)—(11)式采用梯度下降算法使(5)式极小,当神经元的个数n为20且LSTM的单元节点数为180时测试误差最小,因此确定神经元的个数参数为20,LSTM的单元节点数为180。
步骤S22’为:固定所述LSTM的神经元个数和单元节点数,改变所述LSTM 的网络层数,根据不同网络层数对应的所述标签数据与所述检测误差预报模型输出之间的误差,选择LSTM的网络层数。
其中,hL(k-1)为第L层LSTM神经网络的第19个神经元的输出,hL-1(k)为第 (L-1)层LSTM神经网络的第20个神经元的输出,也是第L层LSTM的第20个神经元的输入。
CL(k)为长期记忆状态
取L=1,2,3,4,使用(5)、(6)和(12)—(16)式采用梯度下降算法使(5)式极小,实验结果如表1所示,当LSTM神经网络的层数L为2时预报精度最高且训练时间较短,因此确定神经网络层数为两层,同时确定LSTM的各层连接权参数和偏置参数,从而建立苛性碱浓度检测误差预报模型如下:
S3’:由苛性碱浓度检测误差预报模型得到苛性碱浓度预报模型如下:
表1预报精度与神经网络层数
本发明实施例所建立的苛性碱浓度预报模型在山西某氧化铝厂蒸发过程应用效果如表2所示。表2统计了苛性碱浓度仪表在线测量值和预报模型预报值与化验值的均方根误差RMSE和在生产工艺规定的误差区间范围内的合格率,由表2可以看出,采用本发明实施例的预报模型将苛性碱浓度仪表测量值与化验值之间的RMSE由11.25下降为1.22,合格率P由10.75%提升为97.03%,为实现氧化铝生产过程的运行优化控制创造了条件。
表2苛性碱浓度预报模型应用效果
在一个实施例中,如图5所示,提供了一种基于深度学习的复杂工业系统预报模型构建装置,包括:动态模型建模模块和预报模型建模模块,其中:
动态模型建模模块用于建立工业系统的动态模型,确定所述动态模型的输入变量和输出变量,所述输出变量为被预报的变量;
预报模型建模模块采用LSTM建立预报模型,将所述动态模型的所述输入变量作为LSTM的单个神经元输入,将所述动态模型的输出数据作为标签数据,将所述动态模型的未知变量阶次用LSTM的神经元个数表示,通过训练算法,根据所述标签数据与所述预报模型输出之间的误差确定LSTM的模型参数。
在其中一个实施例中,所述LSTM的模型参数包括:LSTM的神经元个数、单元节点数和LSTM的网络层数;所述预报模型建模模块将LSTM的初始网络层数设置为1,通过训练算法,根据所述标签数据与所述预报模型输出之间的误差确定所述LSTM的神经元个数和单元节点数;所述预报模型建模模块固定所述LSTM的神经元个数和单元节点数,改变所述LSTM的网络层数,根据不同网络层数对应的所述标签数据与所述预报模型输出之间的误差,选择LSTM的网络层数。
在其中一个实施例中,所述工业系统为氧化铝制取系统,所述动态模型的输出变量为氧化铝溶液的苛性碱浓度检测误差,所述预报模型的输出为所述苛性碱浓度检测误差的预报值,所述苛性碱浓度检测误差为苛性碱浓度化验值与苛性碱浓度在线检测仪表的测量值之差。
在其中一个实施例中,所述动态模型的输入变量包括所述氧化铝溶液的折光度、所述氧化铝溶液的温度、所述苛性碱浓度检测误差的历史值。
关于复杂工业系统预报模型构建装置的具体限定可以参见上文中对于复杂工业系统预报模型构建方法的限定,在此不再赘述。上述复杂工业系统预报模型构建装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中,如图6所示,提供了一种基于深度学习的复杂工业系统预报模型构建设备,包括:存储器和处理器,存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序。所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各实施例中的复杂工业系统预报模型构建方法。所述存储器和处理器的数量可以为一个或多个。
所述设备还可以包括:通信接口,用于与外界设备进行通信,进行数据交换传输。
存储器可以包含高速RAM存储器,也可以还包括非易失性存储器 (non-volatilememory),例如至少一个磁盘存储器。
如果存储器、处理器和通信接口独立实现,则存储器、处理器和通信接口可以通过总线相互连接并完成相互之间的通信。所述总线可以是工业标准体系结构 (ISA,IndustryStandard Architecture)总线,外部设备互连(PCI,Peripheral ComponentInterconnect)总线或扩展工业标准体系结构(EISA,Extended Industry StandardArchitecture)等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图6中仅用一条粗线表示,并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
可选的,在具体实现上,如果存储器、处理器和通信接口集成在一块芯片上,则存储器、处理器和通信接口可以通过内部接口完成相互间的通信。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现上述各实施例中的复杂工业系统预报模型构建方法。
在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例以及不同实施例的特征进行结合和组合。
综上所述,本发明实施例提出的复杂工业系统预报模型构建方法、装置和设备针对复杂工业系统难以建立动态数学模型的问题,将动态系统建模方法与完备信息空间的深度学习技术相结合,实现了复杂工业动态系统预报模型的构建,为复杂工业动态系统的生产指标及参数的在线准确预报创造了条件。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到其各种变化或替换,这些都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (6)
1.一种基于深度学习的复杂工业系统预报模型构建方法,其特征在于,所述方法包括:
建立工业系统的动态模型,确定所述动态模型的输入变量和输出变量,所述输出变量为被预报的变量;
采用LSTM建立预报模型,将所述动态模型的所述输入变量作为LSTM的单个神经元输入,将所述动态模型的输出数据作为标签数据,将所述动态模型的未知变量阶次用LSTM的神经元个数表示,通过训练算法,根据所述标签数据与所述预报模型输出之间的误差确定LSTM的模型参数;
所述LSTM的模型参数包括:LSTM的神经元个数、单元节点数和LSTM的网络层数;
将LSTM的初始网络层数设置为1,通过训练算法,根据所述标签数据与所述预报模型输出之间的误差确定所述LSTM的神经元个数和单元节点数;
固定所述LSTM的神经元个数和单元节点数,改变所述LSTM的网络层数,根据不同网络层数对应的所述标签数据与所述预报模型输出之间的误差,选择LSTM的网络层数;
所述工业系统为氧化铝制取系统,所述动态模型的输出变量为氧化铝溶液的苛性碱浓度检测误差,所述预报模型的输出为所述苛性碱浓度检测误差的预报值,所述苛性碱浓度检测误差为苛性碱浓度化验值与苛性碱浓度在线检测仪表的测量值之差。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述动态模型的输入变量包括所述氧化铝溶液的折光度、所述氧化铝溶液的温度、所述苛性碱浓度检测误差的历史值。
3.一种基于深度学习的复杂工业系统预报模型构建装置,其特征在于,所述装置包括:
动态模型建模模块,用于建立工业系统的动态模型,确定所述动态模型的输入变量和输出变量,所述输出变量为被预报的变量;
预报模型建模模块,采用LSTM建立预报模型,将所述动态模型的所述输入变量作为LSTM的单个神经元输入,将所述动态模型的输出数据作为标签数据,将所述动态模型的未知变量阶次用LSTM的神经元个数表示,通过训练算法,根据所述标签数据与所述预报模型输出之间的误差确定LSTM的模型参数;
所述LSTM的模型参数包括:LSTM的神经元个数、单元节点数和LSTM的网络层数;
所述预报模型建模模块将LSTM的初始网络层数设置为1,通过训练算法,根据所述标签数据与所述预报模型输出之间的误差确定所述LSTM的神经元个数和单元节点数;
所述预报模型建模模块固定所述LSTM的神经元个数和单元节点数,改变所述LSTM的网络层数,根据不同网络层数对应的所述标签数据与所述预报模型输出之间的误差,选择LSTM的网络层数;
所述工业系统为氧化铝制取系统,所述动态模型的输出变量为氧化铝溶液的苛性碱浓度检测误差,所述预报模型的输出为所述苛性碱浓度检测误差的预报值,所述苛性碱浓度检测误差为苛性碱浓度化验值与苛性碱浓度在线检测仪表的测量值之差。
4.根据权利要求3所述的装置,其特征在于,所述动态模型的输入变量包括所述氧化铝溶液的折光度、所述氧化铝溶液的温度、所述苛性碱浓度检测误差的历史值。
5.一种基于深度学习的复杂工业系统预报模型构建设备,其特征在于,所述设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1或2所述的方法。
6.一种计算机可读存储介质,其存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1或2所述的方法。
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