基于改进卷积神经网络的氟化工先进控制应用研究

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氟化工作为典型精细化工过程,其产品被广泛应用于医药、航天、核工程等工业和日常生活各个领域,其生产日趋大型化、集成化和复杂化,对管控手段也提出了更高要求。但是,过程变量中存在的复杂耦合关系和强时变特性,使得现有的先进控制方法无法适用于氟化工生产过程之中,收集到的海量数据也难以体现其潜在应用价值。因此,迫切需要开发针对氟化工特性的深度学习先进控制方法,从而实现在保障生产安全的前提下提高产品质量。氟化工生产的安全平稳至关重要,其复杂特性需要更为先进的故障检测与诊断手段。因此,本文提出了一种基于小波辅助的卷积神经网络(WCNN)多模型动态监测方法。首先训练一个初步诊断模型,以最小的计算量和时间延迟来检测故障和诊断部分故障。然后,通过小波辅助的进一步诊断模型,精确诊断剩余故障。该方法通过多模型策略整合先验故障知识,克服了卷积神经网络内部黑匣的固有缺点;通过针对化设计的模型结构和小波变换的尺度分解能力强化了对于时变特性的提取,进一步提高了故障诊断性能;通过独特的在线队列收集更新策略显著降低了深度学习方法固有的时延。在时间复杂度和准确率两个维度上实现了对常规卷积神经网络的超越。另外,工业生产中重要成分的质量测量过程存在高成本、低效率和滞后性大等缺点,因此通过先进控制手段开发质量预测模型来实现关键变量软测量的需求愈发普遍。但是,氟化工过程中不同尺度的时变特性同时存在并作用于生产系统,严重制约着现有软测量手段的应用。为了克服关键质量变量测量滞后所带来的不利因素,进一步提高氟化工过程先进控制系统的控制精度,本文提出了一种具有输入数据注意力机制的卷积神经网络(ACNN)并用于产品质量预测。通过引入注意力机制自适应地提取不同时间跨度输入数据的时变特性,来克服常规卷积神经网络因输入数据窗口固定而无法充分利用各类尺度特性的弊端,更加准确地预测产品质量,辅助工业生产。应用氟化工过程真实数据和田纳西伊士曼过程模拟数据验证了方法的有效性和泛化性。WCNN表现出远超常规CNN的故障诊断效果,不但在故障诊断率上提高了4.2%,还大大缩短了模型训练时间,并将在线诊断速度提高了三倍。ACNN预测更为准确,比常规CNN性能提升了55%。结果证明该方法能在一定程度上填补我国氟化工行业先进控制领域的空白。
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