摘要
本发明涉及基于强化学习的浸渍纸生产过程多参数协同优化控制方法,包括以下步骤:S1:建立全方位的数据采集网络,实现生产过程的全景感知,获取实时数据流;S2:基于数据融合技术,将不同来源、不同类型的数据进行智能整合,得到融合后的数据集;S3:根据融合后的数据集,并基于工艺机理,构建浸渍纸生产过程的知识图谱;S4:结合融合后的数据集和知识图谱,构建浸渍纸生产线的数字孪生模型;S5:根据数字孪生模型、生产计划和约束条件,设计多目标优化决策框架,实现不同时间尺度的协同优化。本发明实现浸渍纸生产过程的多参数协同优化控制。
技术关键词
协同优化控制方法
数字孪生模型
数据采集网络
浸渍纸生产线
多参数
数据融合技术
机器学习模型
图谱
物理系统
模糊推理规则
非线性模型预测控制
状态空间模型
检测表面平整度
多孔介质渗透率
矩阵
预测误差
深度确定性策略梯度
系统为您推荐了相关专利信息
工作状态监控方法
数字孪生模型
超声波实时监测
工作状态监控系统
煤气管道
密封垫
数字孪生模型
非线性接触分析
三维打印路径规划
LSTM神经网络
数字孪生模型
地图管理方法
路段
建筑物模型
多终端
资源分配方法
网络切片
工业物联网场景
最大化系统
可靠性需求
膀胱癌检测方法
定量相位成像
光学偏振成像
成像装置
预测膀胱癌