摘要
本发明属于干熄焦技术领域,特别涉及一种基于Transformer模型的干熄焦RTO精准控制系统及方法,系统包括数据采集模块、时间序列预测模块、RTO实时优化算法模块、边缘计算模块和异常检测与报警模块。首先数据采集模块实时获取干熄焦炉内的数据,时间序列预测模块结合历史数据和实时数据,预测干熄焦过程中的关键参数变化趋势;RTO实时优化算法模块根据预测结果,动态调整系统状态参数;异常检测模块比对预测数据与实际数据,及时发出预警;优化结果通过边缘计算模块实时下发至PLC控制系统。本发明通过模块化设计,降低干熄焦系统与数据采集、预测、优化、控制等模块的耦合复杂度,通过动态调整控制策略,提高能源利用效率。
技术关键词
启发式算法
强化学习模型
精准控制系统
算法模块
模拟退火算法
前馈神经网络
数据采集模块
焦炭
干熄焦系统
实时数据
注意力机制
干熄焦炉
在线训练模型
控制策略
深度强化学习算法
控制干熄炉
精准控制方法
序列
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分布式干扰
反干扰
多模态特征融合
图像数据分割
引入注意力机制
AD采样模块
多层次结构
识别特征
算法模块
麦克风阵列
深度强化学习模型
数据处理模块
数据分类方法
精度
数据处理单元
临床决策支持系统
医疗知识图谱
强化学习模型
电子病历系统
节点
自动化作业方法
压裂施工作业
算法模块
液量
响应等待时间