一种基于深度学习的干熄焦循环风系统状态预测方法

本发明属于干熄焦循环风系统技术领域，特别涉及一种基于深度学习的干熄焦循环风系统状态预测方法，首先采集数据和预处理数据，然后构件深度神经网络模型，模型的核心是选择性状态空间块和卡尔曼滤波图神经网络算法，模型构件完以后进行模型训练、优化和验证，并根据预测结果开发自适应控制策略，最后将深度神经网络模型和自适应控制策略集成到干熄焦生产线的控制系统中，对干熄焦循环风系统状态进行预测。本发明通过精确捕捉循环风量、排焦温度和排焦振幅等关键参数之间的动态关系，实现对系统状态的精准预测，不仅能够提高干熄焦的生产效率和产品质量，还能够降低运营成本，增强系统的稳定性，为焦化工业的智能化和自动化发展提供有力支持。