【技术实现步骤摘要】
本申请涉及物料加水控制领域，具体涉及用于物料流经生产设备时对物料加水进行控制的方法和装置。
技术介绍
1、在工业生产过程中，有时需要对物料的加水量进行控制，以使得物料在流经生产设备后，具有期望的出口物料含水率，以便于后续工序的生产加工。以烟草生产为例，在复烤润叶工艺中，复烤润叶出口含水率的稳定性对后续工序的加工生产有较大影响。传统生产过程中，加水量的值是基于反馈计算得到，基于反馈的方法是当传感器检测到出口物料含水率实际值高于设定值时，加水量的值开始减少；当检测到出口含物料水率实际值低于设定值时，加水量的值开始增加。这种调节方式具有一定的滞后性。
2、相关技术中，存在一些基于前馈的加水控制方法。例如，基于历史数据建立模型，并基于传感器采集得到入口含水率等变量，作为模型的输入变量，计算出期望调节水量。然而，这种前馈控制方式对模型的精度要求很高，而期望调节水量受多种因素影响，相关技术中的模型的输入变量较为单一，精度较低，就会导致前馈控制的效果很差，造成出口含水率的波动；并且由于在生产过程中，存在大量的干扰因素，如物料的吸水特性、回风温度等特性，直接根据固定模型计算得来的前馈加水量不能使得出口含水率稳定在理想范围之内。
技术实现思路
1、为至少部分地解决上述问题，根据本申请的一个方面，本申请的实施例提供一种用于物料流经生产设备时对物料加水进行控制的方法，包括：获得预测模型；基于物料流经生产设备时的多个历史数据，对预测模型输出的历史预测值进行修正，获得对预测模型的修正值，其中，历
2、在一些优选实施例中，基于物料流经生产设备时的多个历史数据，对预测模型输出的历史预测值进行修正，获得对预测模型的修正值，包括：获得最近的m个采样周期的历史数据；以m个采样周期中每个采样周期历史数据的历史入口物料流量、历史入口物料含水率以及历史加水量作为预测模型的输入变量，分别获得预测模型输出的第一预测值；获得第一预测值和与其对应的历史数据中的历史出口物料含水率的差值；基于m个采样周期分别对应的多个差值，获得多个差值的第一平均值，基于第一平均值，获得对预测模型的修正值。
3、在一些优选实施例中，基于物料流经生产设备时的多个历史数据，对预测模型输出的历史预测值进行修正，获得对预测模型的修正值，还包括：获得最近的n个采样周期的历史数据，其中，n＜m；以n个采样周期中每个采样周期历史数据的历史入口物料流量、历史入口物料含水率以及历史加水量作为预测模型的输入变量，分别获得预测模型输出的第二预测值；获得第二预测值和与其对应的历史数据中的历史出口物料含水率的差值；基于n个采样周期分别对应的多个差值，获得多个差值的第二平均值，其中，第一平均值具有第一权重，第二平均值具有第二权重；基于第一平均值和第二平均值以及第一权重和第二权重，获得对预测模型的修正值。
4、在一些优选实施例中，第一权重大于第二权重。
5、在一些优选实施例中，基于预测出口物料含水率和出口物料含水率的预设值，获得对物料的期望调节水量，包括：获得物料的吸水系数；基于预测出口物料含水率与出口物料含水率的预设值的差值、当前入口物料流量以及吸水系数，获得对物料的期望调节水量。
6、在一些优选实施例中，获得物料的吸水系数，包括：计算历史数据中历史入口物料含水率和与其对应的历史出口物料含水率的差值；建立历史入口物料含水率和与其对应的历史出口物料含水率的差值、历史入口物料流量与历史加水量的线性关系；基于线性关系，获得物料的吸水系数。
7、在一些优选实施例中，生产设备通过第一加水器和第二加水器对物料进行加水，第一加水器和第二加水器沿物料的流动方向设置在生产设备的不同位置，其中，历史加水量包括历史第一加水器加水量和历史第二加水器加水量，历史第一加水器加水量和历史第二加水器加水量作为原始模型和预测模型的两个输入变量；当前加水量包括当前第一加水器加水量和当前第二加水器加水量，当前第一加水器加水量和当前第二加水器加水量作为预测模型的两个输入变量。
8、在一些优选实施例中，第一加水器具有额定加水量，其中，基于期望调节水量，对物料的加水进行控制，包括：响应于当前第一加水器加水量根据期望调节水量调节后的加水量小于等于额定加水量，控制第一加水器以当前第一加水器加水量根据期望调节水量调节后的加水量对物料进行加水；响应于当前第一加水器加水量根据期望调节水量调节后的加水量大于额定加水量，控制第一加水器以额定加水量对物料进行加水，并以当前第一加水器加水量根据期望调节水量调节后的加水量与额定加水量的差值，作为第二加水器的调节水量，控制第二加水器对物料进行加水。
9、在一些优选实施例中，在使用历史数据对初始模型进行训练之前，对历史数据中的各个变量进行卡尔曼滤波，和/或将各个变量的时延对齐。
10、在一些优选实施例中，初始模型和预测模型为长短期记忆神经网络模型。
11、根据本申请的另一个方面，本申请的实施例还提供一种用于物料流经生产设备时对物料加水进行控制的装置，装置包括存储器和处理器，存储器用于存储指令；处理器与存储器连接，处理器被配置为基于存储器存储的指令执行本申请任一实施例提供的方法。
12、本申请的实施例提供的用于物料流经生产设备时对物料加水进行控制的方法和装置，其中的预测模型不直接对加水量进行预测，而是对出口物料含水率进行预测，减少了预测模型的输入变量和输出变量之间的影响因素，提高了预测模型的准确性；并且，基于预测值和修正值共同确定预测出口物料含水率，可以通过调整修正值来实现及时对预测出口物料含水率进行调整，避免了通过固定模型预测时无法及时处理干扰因素影响的情况，提高了控制的稳定性；此外，预测模型的输入变量考虑到了入口物料流量等因素对出口物料含水率的影响，预测模型更加合理、准确。
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1.一种用于物料流经生产设备时对物料加水进行控制的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，基于物料流经生产设备时的多个历史数据，对所述预测模型输出的历史预测值进行修正，获得对所述预测模型的修正值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，基于物料流经生产设备时的多个历史数据，对所述预测模型输出的历史预测值进行修正，获得对所述预测模型的修正值，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一权重大于所述第二权重。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，基于所述预测出口物料含水率和出口物料含水率的预设值，获得对物料的期望调节水量，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，其中，获得所述物料的吸水系数，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生产设备通过第一加水器和第二加水器对物料进行加水，所述第一加水器和所述第二加水器沿物料的流动方向设置在所述生产设备的不同位置，其中，
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在使用历史数据对所述初始模型进行训练之前，对历史数据中的各个变量进行卡尔曼滤波，和/或将各个变量的时延对齐。
10.根据权利要求1-9任一项所述的方法，其特征在于，所述初始模型和所述预测模型为长短期记忆神经网络模型。
11.一种用于物料流经生产设备时对物料加水进行控制的装置，其特征在于，所述装置包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于物料流经生产设备时对物料加水进行控制的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，基于物料流经生产设备时的多个历史数据，对所述预测模型输出的历史预测值进行修正，获得对所述预测模型的修正值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，基于物料流经生产设备时的多个历史数据，对所述预测模型输出的历史预测值进行修正，获得对所述预测模型的修正值，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一权重大于所述第二权重。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，基于所述预测出口物料含水率和出口物料含水率的预设值，获得对物料的期望调节水量，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，其中，获得所述物料的...
【专利技术属性】
技术研发人员：李毅，王桂铝，王征，皋元崚，张清，王荣康，杨学良，张一圳，陈定玮，刘友娟，赵婷，
申请(专利权)人：红塔烟草集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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