一种基于LSTM和PINN的脱硝预测性控制方法

本发明提供一种基于LSTM和PINN的脱硝预测性控制方法，本方法通过实时采集生产数据，利用LSTM时序预测模型捕捉复杂时序动态，预测未来2‑3分钟的NOx浓度和氨逃逸量，解决传统控制方法中的滞后问题。同时，结合PINN的物理约束，确保预测结果符合物理规律，提高了预测精度与稳定性。此外，采用强化学习优化喷氨量调节策略，动态调整氨水泵频率，确保氨水的使用效率最大化，减少浪费。数据采集采用MQTT和OPC协议，确保数据实时性与准确性，卡尔曼滤波算法用于异常值剔除。该方法能够有效提高脱硝系统的精度、稳定性和响应速度，优化脱硝控制，满足钢铁行业超低排放的要求，具有显著的环境保护和经济效益。