一种转轮高浓缩比托附冷却结构自动优化系统的制作方法

本发明涉及自动优化，尤其是一种转轮高浓缩比托附冷却结构自动优化系统。

背景技术：

1、近年来，随着工业生产规模的不断扩大和环保要求的不断提高，废气治理领域的技术和设备也在不断更新和改进，转轮高浓缩比托附冷却结构是在废气治理领域中，特别是在工业生产活动中，处理和回收废气中的有害物质、减少废气排放和提高资源利用率的一种重要设备，其中，转轮高浓缩比托附冷却结构的自动化是通过集成控制系统来实现的。控制系统可以监测和控制冷却装置的各种参数。现有技术中，由于传感器的精度和数据处理算法的影响导致数据监测和处理的过程中出现误差，同时，现有的自动优化通常只针对某些特定参数或性能指标进行优化，而非综合考虑多个因素和性能指标，这会导致自动优化效果不够全面和优化不足的情况。鉴于以上问题，本发明提出一种转轮高浓缩比托附冷却结构自动优化系统以解决上述问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是通过提出一种转轮高浓缩比托附冷却结构自动优化系统，以解决上述背景技术中提出的缺陷。

2、本发明采用的技术方案如下：

3、提供一种转轮高浓缩比托附冷却结构自动优化系统，包括：

4、数据监测单元：用于实时监测冷却装置的各种参数；

5、数据处理单元：用于对监测到的数据进行处理和分析，确保数据的准确性；

6、策略优化单元：用于根据监测和分析结果，自动调整冷却装置的控制策略。

7、作为本发明的一种优选技术方案：所述冷却装置的各种参数包括转轮的运行状态和参数以及冷却介质的参数。

8、作为本发明的一种优选技术方案：所述数据处理单元包括：

9、数据预处理模块，所述数据预处理模块用于对监测数据进行数据清洗，确保数据无误；

10、数据提取模块，所述数据提取模块用于从数据预处理模块的数据中提取出有关冷却装置性能和转轮运行状态的有用信息；

11、数据分析模块，所述数据分析模块用于判断提取的数据是否存在异常。

12、作为本发明的一种优选技术方案：所述数据清洗包括缺失数据的修复，对缺失数据的修复基于最小二乘法，公式如下：

13、

14、

15、其中，β是y对x的回归系数，为β的最小二乘估计值，是修复后的缺失数据，yi是未缺失的数据，xi是yi对应变量，是未缺失变量y的均值，是对应变量x的均值。

16、作为本发明的一种优选技术方案：所述数据分析模块的具体步骤如下：

17、确定每个数据的阈值范围；

18、将处理后的数据与自己相应的阈值范围进行对比；

19、若数据偏移其正常的阈值范围则判定为异常数据。

20、作为本发明的一种优选技术方案：所述策略优化单元包括：

21、故障诊断模块，所述故障诊断模块用于通过对比正常数据和异常数据发现冷却装置所存在的问题；

22、优化决策模块，所述优化决策模块用于自动调整冷却装置的控制策略；

23、性能评估模块，所述性能评估模块用于评估优化后冷却装置的性能。

24、作为本发明的一种优选技术方案：所述故障诊断模块中对比正常数据和异常数据的方法基于相关系数，其公式如下：

25、

26、

27、其中，ai和bi分别为正常数据和异常数据，t为相关度阈值，b为相关度指标，b为0代表异常数据为无效数据，b为1代表异常数据为有效数据。

28、作为本发明的一种优选技术方案：所述优化决策模块基于贝叶斯优化算法，该算法涉及到的公式如下：

29、

30、ri＝|y*-yi|

31、其中，x为决策空间；λ(x,di)为采集函数；di为目标函数；y*为最优解；ri为总损失；xi为第i个数据评估点。

32、作为本发明的一种优选技术方案：所述贝叶斯优化算法的步骤为：

33、步骤一：确定最大迭代次数n；

34、步骤二：利用采集函数获得评估点xi；

35、步骤三：利用评估点xi评估目标函数值yi；

36、步骤四：整合数据di后更新概率代理模型；

37、步骤五：若当前迭代次数n不为最大迭代次数n，则返回步骤二继续迭代，否则输出xi。

38、作为本发明的一种优选技术方案：所述性能评估模块的评价指标为均方根误差rmse，其公式如下：

39、

40、其中，n是样本的数量，i＝1,2,…,n；和yi分别是第i个样本的优化后的值和原始值。

41、本发明提供的一种转轮高浓缩比托附冷却结构自动优化系统，与现有技术相比，其有益效果有：

42、由于传感器的精度和数据处理算法的影响导致数据监测和处理的过程中出现误差，同时，现有的自动优化通常只针对某些特定参数或性能指标进行优化，而非综合考虑多个因素和性能指标，这会导致自动优化效果不够全面和优化不足的情况。

43、本发明在策略优化前对数据进行清洗，并基于最小二乘法对数据进行修复，提高了数据的准确性，同时基于相关系数对异常数据进行了筛选，分为有效数据和无效数据，大大增加了数据的利用率，最后基于贝叶斯算法对冷却装置进行自动优化能够有效地利用完整的历史信息来提高搜索效率，从而更快地找到最优解，其过程采用高斯过程，不需要像网格搜索那样对所有参数进行穷举搜索，从而减少了迭代次数，提高了搜索速度。

技术特征：

1.一种转轮高浓缩比托附冷却结构自动优化系统，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的一种转轮高浓缩比托附冷却结构自动优化系统，其特征在于：所述冷却装置的各种参数包括转轮的运行状态和参数以及冷却介质的参数。

3.根据权利要求2所述的一种转轮高浓缩比托附冷却结构自动优化系统，其特征在于：所述数据处理单元(2)包括：

4.根据权利要求3所述的一种转轮高浓缩比托附冷却结构自动优化系统，其特征在于：所述数据清洗包括缺失数据的修复，对缺失数据的修复基于最小二乘法，公式如下：

5.根据权利要求4所述的一种转轮高浓缩比托附冷却结构自动优化系统，其特征在于：所述数据分析模块(23)的具体步骤如下：

6.根据权利要求5所述的一种转轮高浓缩比托附冷却结构自动优化系统，其特征在于：所述策略优化单元(3)包括：

7.根据权利要求6所述的一种转轮高浓缩比托附冷却结构自动优化系统，其特征在于：所述故障诊断模块(31)中对比正常数据和异常数据的方法基于相关系数，其公式如下：

8.根据权利要求7所述的一种转轮高浓缩比托附冷却结构自动优化系统，其特征在于：所述优化决策模块(32)基于贝叶斯优化算法，该算法涉及到的公式如下：

9.根据权利要求8所述的一种转轮高浓缩比托附冷却结构自动优化系统，其特征在于：所述贝叶斯优化算法的步骤为：

10.根据权利要求1所述的一种转轮高浓缩比托附冷却结构自动优化系统，其特征在于：所述性能评估模块(33)的评价指标为均方根误差rmse，其公式如下：

技术总结
本发明涉及自动优化技术领域，尤其为一种转轮高浓缩比托附冷却结构自动优化系统，包括：数据监测单元：用于实时监测冷却装置的各种参数；数据处理单元：用于对监测到的数据进行处理和分析，确保数据的准确性；策略优化单元：用于根据监测和分析结果，自动调整冷却装置的控制策略。本发明在策略优化前对数据进行清洗，并基于最小二乘法对数据进行修复，提高了数据的准确性，同时基于相关系数对异常数据进行了筛选，大大增加了数据的利用率，最后基于贝叶斯算法对冷却装置进行自动优化过程采用高斯过程，不需要像网格搜索那样对所有参数进行穷举搜索，从而减少了迭代次数，提高了搜索速度。

技术研发人员：张平,王雷,刘雪菁,刘小凡,赵希妮
受保护的技术使用者：烟台云沣生态环境产业发展股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/1