摘要
本发明涉及计算技术领域,且公开了基于数字孪生的炉渣金属回收过程优化方法,本发明包括数据采集模块、数据驱动模型构建模块、数字孪生体构建模块、同步运行模块、在线校准模块、模拟优化模块、在线运行模块和模型自学习模块;本发明通过前瞻性仿真优化,直接将每批物料的回收率推向理论极限;通过混合模型和多目标优化,从系统层面实现降本增效;通过数字孪生体和自动执行,实现了过程标准化、控制智能化,显著提升了产品质量的稳定性和一致性;通过调整模型参数和工艺约束,可以快速适配不同规模、不同原料来源的冶炼厂,通用性强,易于标准化和产品化,使其具备高商业化扩张潜力和巨大的市场空间。
技术关键词
炉渣金属
数据驱动模型
数字孪生体
参数
辨识算法
在线校准
模型更新
pH值
扩展卡尔曼滤波算法
数据采集模块
分布式控制系统
预测误差
遗传算法
荧光分析仪
物理
可视化图表
系统为您推荐了相关专利信息
扩张状态观测器
协同控制方法
跟踪微分器
控制回路
非线性
喷涂轨迹规划方法
路径轨迹规划
策略
移动最小二乘法
RANSAC算法
机械臂末端执行器
事件触发机制
受限
机器人末端执行器
机器人模型
分布式训练方法
节点
分布式训练系统
服务器
分层
访存特征
读数据
机器学习模型
数据同步
多处理器