本發(fā)明涉及一種錫熔煉過程動態(tài)優(yōu)化控制方法，屬于冶金工程和人工智能的交叉。

背景技術(shù)：

1、錫熔煉作為有色金屬冶煉中的重要工藝，具有復雜的物理化學反應和多變量耦合特性。傳統(tǒng)的錫熔煉控制方法通常依賴于經(jīng)驗規(guī)則和靜態(tài)優(yōu)化策略，難以應對爐內(nèi)動態(tài)變化和非線性復雜關(guān)系。這種方法在實際應用中面臨諸多挑戰(zhàn)，如對冶煉過程的關(guān)鍵指標（如錫純度、co排放濃度等）的動態(tài)變化難以精準預測，以及控制策略難以實時優(yōu)化，導致能耗高、排放大、產(chǎn)品質(zhì)量波動等問題。

2、近年來，隨著智能制造技術(shù)的快速發(fā)展，深度學習與強化學習為錫熔煉過程的智能化優(yōu)化提供了新的解決方案。其中，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡及其改進模型（如長短期記憶網(wǎng)絡）在時間序列建模方面的卓越性能，使得錫熔煉過程中關(guān)鍵參數(shù)的精準預測成為可能；而深度強化學習技術(shù)則為動態(tài)優(yōu)化控制策略的構(gòu)建提供了理論基礎(chǔ)。然而，僅依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學習模型，容易忽略冶金過程中的化學計量、能量平衡等物理約束，可能導致預測和優(yōu)化結(jié)果的可靠性不足。

3、為此，研究一種融合數(shù)據(jù)驅(qū)動與冶金知識的動態(tài)優(yōu)化控制方法，能夠充分挖掘錫熔煉工藝中的數(shù)據(jù)潛力，同時嵌入領(lǐng)域知識以增強模型的可解釋性和準確性。通過構(gòu)建強化學習環(huán)境，將噴槍操作參數(shù)作為動作空間，將錫熔煉過程的關(guān)鍵狀態(tài)作為狀態(tài)空間，并設計能夠?qū)崟r感知工藝條件變化的獎勵函數(shù)，智能體能夠自主學習并動態(tài)優(yōu)化控制策略，從而實現(xiàn)錫純度的提升、co排放的降低以及能耗的最小化。這一技術(shù)背景奠定了錫熔煉過程智能化優(yōu)化的理論與實踐基礎(chǔ)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種錫熔煉過程動態(tài)優(yōu)化控制方法，該方法能夠?qū)崟r優(yōu)化熔煉過程中的操作參數(shù)，從而解決上述問題。

2、本發(fā)明的技術(shù)方案是：一種錫熔煉過程動態(tài)優(yōu)化控制方法，首先，從錫熔煉工廠數(shù)據(jù)庫中收集相關(guān)數(shù)據(jù)，包括熔煉過程中每時刻的狀態(tài)變量與噴槍操作參數(shù)。其次，對數(shù)據(jù)進行預處理，剔除傳感器記錄的異常值，并利用條件生成對抗網(wǎng)絡（conditional?gan,?cgan）生成低頻測量的關(guān)鍵變量，彌補數(shù)據(jù)空缺。隨后，利用長短期記憶網(wǎng)絡（long?short-termmemory,?lstm）模型對錫熔煉過程中的關(guān)鍵狀態(tài)變量（如錫純度、co濃度等）建模，捕捉時間序列變化規(guī)律，同時嵌入冶金知識（如氧煤化學計量比、氧氣流量變化量等）作為約束，提升模型預測的準確性與可靠性。在強化學習環(huán)境構(gòu)建中，采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的狀態(tài)更新模型，將關(guān)鍵狀態(tài)變量與噴槍操作參數(shù)作為輸入，通過深度學習模型預測下一時刻的狀態(tài)，并結(jié)合冶金知識提升狀態(tài)轉(zhuǎn)移的可信度。最后，引入深度強化學習算法，將噴槍操作參數(shù)作為動作空間，錫熔煉的狀態(tài)作為狀態(tài)空間，通過設計獎勵函數(shù)反映錫純度提升、co排放降低的優(yōu)化目標。使智能體學習到最優(yōu)策略，該策略能夠引導智能體在不同的環(huán)境狀態(tài)下生成最佳的噴槍操作建議。

3、具體步驟為：

4、step1：收集錫熔煉過程中相關(guān)參數(shù)數(shù)據(jù)，所述相關(guān)參數(shù)數(shù)據(jù)包括熔煉爐中每個時刻的狀態(tài)變量值和噴槍操作參數(shù)值，為后續(xù)分析和建模提供全面的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；

5、step2：對所述相關(guān)參數(shù)數(shù)據(jù)進行預處理，刪除傳感器記錄的異常值，并利用cgan生成測量頻率低于預設閾值的變量，從而彌補數(shù)據(jù)空缺并提升數(shù)據(jù)完整性；

6、step3：采用改進的lstm模型對錫熔煉過程中的錫純度、co濃度進行建模，捕捉狀態(tài)變量值和噴槍操作參數(shù)值的時間序列變化規(guī)律，提升預測的準確性和可靠性；

7、step4：構(gòu)建強化學習環(huán)境，采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的狀態(tài)更新模型，將錫熔煉過程中的狀態(tài)變量值和噴槍操作參數(shù)值作為輸入，利用深度學習模型預測下一時刻的狀態(tài)值，通過融合冶金知識約束，增強狀態(tài)轉(zhuǎn)移的可靠性和環(huán)境模型的實際表現(xiàn)；

8、step5：設計獎勵函數(shù)，基于捕捉的時間序列變化規(guī)律指導強化學習的智能體往錫純度提升和co排放降低的方向?qū)W習，所述獎勵函數(shù)實時反饋智能體的決策效果，為優(yōu)化過程提供有效指導；

9、step6：引入深度強化學習（deep?reinforcement?learning,?drl）算法，將噴槍操作參數(shù)設計為動作空間，將錫熔煉過程中的狀態(tài)設計為狀態(tài)空間，智能體與狀態(tài)更新模型進行交互學習，持續(xù)優(yōu)化控制策略以實現(xiàn)動態(tài)優(yōu)化目標，該策略能夠引導智能體在不同的環(huán)境狀態(tài)下生成最佳的噴槍操作建議。

10、所述step2具體為：

11、step2.1：根據(jù)傳感器測量范圍和工藝專家的經(jīng)驗，設定各個變量的閾值取值，對超出閾值的異常值直接剔除，確保后續(xù)建模數(shù)據(jù)的準確性與可靠性；

12、step2.2：進行數(shù)據(jù)劃分，將完整的高頻測量變量作為模型的條件輸入，低頻測量變量作為目標生成變量，利用cgan模型進行缺失值生成，其中，所述高頻測量變量作為條件輸入到生成器和判別器中以提供額外的約束信息，從而提升數(shù)據(jù)完整性和一致性。

13、所述step3具體為：

14、step3.1：基于錫熔煉過程中已有的工業(yè)數(shù)據(jù)，提取反映爐內(nèi)動態(tài)變化的核心變量，通過數(shù)學變換生成與熔煉過程的新特征列，這些特征不僅豐富了數(shù)據(jù)維度，還為后續(xù)建模提供了更有意義的輸入信息；

15、step3.2：在原始lstm模型的損失函數(shù)中嵌入冶金領(lǐng)域的物理約束，通過約束懲罰項指導lstm模型學習符合實際工藝規(guī)律的預測結(jié)果，提升預測結(jié)果的科學性和可解釋性；

16、step3.3：采用改進的lstm模型對錫熔煉過程中的指標變量進行預測訓練，通過門控機制捕捉復雜的時間依賴關(guān)系，準確建模變量間的動態(tài)變化；

17、step3.4：在訓練完成后，利用獨立的測試數(shù)據(jù)集驗證模型的預測性能，評估錫純度、co濃度的預測精度，并保存lstm模型參數(shù)，確保其在工業(yè)場景中的適用性。

18、所述step4具體為：

19、step4.1：通過時間序列數(shù)據(jù)獲取連續(xù)時間步的狀態(tài)變化，包括狀態(tài)變量和動作變量，將數(shù)據(jù)整理為三元組形式：

20、

21、式中，表示當前時刻的狀態(tài)變量，表示當前時刻的動作變量，表示下一時刻的狀態(tài)變量，此數(shù)據(jù)格式為后續(xù)狀態(tài)更新模型的訓練奠定了基礎(chǔ)；

22、step4.2：構(gòu)建全連接神經(jīng)網(wǎng)絡的狀態(tài)更新模型，將當前狀態(tài)和當前動作作為輸入，預測下一時刻狀態(tài)，利用構(gòu)建好的三元組數(shù)據(jù)，訓練狀態(tài)更新模型；

23、step4.3：在驗證集上評估狀態(tài)更新模型的性能，保存達到預設指標要求的狀態(tài)更新模型參數(shù)，為后續(xù)嵌入強化學習環(huán)境提供可靠的狀態(tài)更新機制；

24、step4.4：在強化學習環(huán)境中，使用訓練好的狀態(tài)更新模型參數(shù)，通過當前環(huán)境與當前執(zhí)行的動作預測下一時刻強化學習的環(huán)境狀態(tài)，指導智能體進行動作選擇，這一嵌入過程增強了環(huán)境對復雜動態(tài)變化的描述能力，為智能體提供更真實的狀態(tài)反饋，指導其優(yōu)化動作選擇，實現(xiàn)對錫熔煉過程的高效控制。

25、所述step5具體為：

26、step5.1：制定優(yōu)化目標：提升錫純度和減少co排放。同時設定輔助目標，包括降低能耗和維持爐壓等關(guān)鍵工藝參數(shù)的穩(wěn)定性，從而實現(xiàn)多目標協(xié)同優(yōu)化，確保錫熔煉過程的高效運行；

27、step5.2：利用保存的lstm模型參數(shù)，預測當前工藝參數(shù)的調(diào)整對未來某一預設時間段錫純度和co排放的影響，并利用預測結(jié)果作為獎勵函數(shù)計算的依據(jù)，以準確反映優(yōu)化策略對長期目標的貢獻；

28、step5.3：設計獎勵函數(shù)，公式為：

29、()

30、式中，r是獎勵函數(shù)，、、為權(quán)重系數(shù)，用于平衡多個目標的重要性，是當前時刻錫純度含量，是當前時刻一氧化碳含量，是下一時刻錫純度含量，是下一時刻一氧化碳含量，是下一時刻能耗值；

31、為增強實時性和魯棒性，獎勵函數(shù)在設計時結(jié)合了基于lstm模型的關(guān)鍵參數(shù)預測結(jié)果，將錫熔煉過程的長期優(yōu)化目標分解為若干短期優(yōu)化子目標，以更精確地反映當前工藝調(diào)整對未來狀態(tài)的影響，從而有效指導智能體學習并持續(xù)優(yōu)化控制策略。

32、所述step6具體為：

33、step6.1：基于ddpg算法對噴槍操作參數(shù)進行調(diào)控，將熔爐內(nèi)的噴槍執(zhí)行的操作定義為動作空間，將熔爐內(nèi)：濃縮總量、熔池累加、氧氣含量百分比、爐底中部溫度、爐底外部溫度、爐底內(nèi)溫、爐升高的溫度、爐壓、廢氣co分析、總能耗共十個核心變量定義為狀態(tài)空間；

34、step6.2：使用ddpg算法中的actor網(wǎng)絡基于當前狀態(tài)預測最優(yōu)動作，用于調(diào)節(jié)噴槍操作參數(shù)，使用critic網(wǎng)絡評估當前策略的q值，用于指導actor優(yōu)化；

35、step6.3：將強化學習中的智能體與熔爐環(huán)境的交互數(shù)據(jù)存儲在經(jīng)驗池中，從中隨機采樣若干熔爐狀態(tài)與噴槍操作參數(shù)數(shù)據(jù)進行訓練，打破時間相關(guān)性，使強化學習智能體學習到之前連續(xù)爐期數(shù)據(jù)未有的操作經(jīng)驗，提升模型的訓練穩(wěn)定性和泛化能力；

36、step6.4：通過添加噪聲，增強智能體對動作空間的探索能力，避免陷入局部最優(yōu)，同時模擬工廠遇到故障的情況，完成模型訓練；

37、step6.5：利用訓練好的模型，在錫熔煉過程中實現(xiàn)智能動態(tài)優(yōu)化控制，通過實時監(jiān)測狀態(tài)變量，結(jié)合模型優(yōu)化結(jié)果，向噴槍操作員提供優(yōu)化建議，動態(tài)調(diào)整操作參數(shù)，從而提高錫純度、降低co排放，并實現(xiàn)工藝能效最大化。

38、所述step3.2具體為：

39、在lstm模型的損失函數(shù)中加入冶金知識約束，約束公式為：

40、

41、其中，是總的損失值，是lstm模型的預測損失值，是常數(shù)，函數(shù)則需要結(jié)合冶金知識，具體公式如下：

42、

43、其中，是常數(shù)，是預測值與理論值的差值，co的理論值計算如下：

44、

45、式中，表示燃燒煤流量，是燃料煤熱值和燃燒效率相關(guān)的常數(shù)，是氧氣流量，是燃燒煤的理論化學計量比。

46、本發(fā)明的有益效果是：

47、（1）動態(tài)優(yōu)化控制能力：與現(xiàn)有靜態(tài)優(yōu)化方法相比，本發(fā)明通過結(jié)合深度強化學習算法和數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，實現(xiàn)了錫熔煉過程的動態(tài)優(yōu)化控制。智能體可實時監(jiān)測狀態(tài)并自主優(yōu)化噴槍操作策略，應對復雜工藝變化；

48、（2）融合冶金知識的精準建模：區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，本發(fā)明引入氧煤化學計量比等冶金物理約束，結(jié)合改進的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（rnn），精準捕捉關(guān)鍵參數(shù)動態(tài)變化規(guī)律，提升預測準確性和可靠性；

49、（3）高效環(huán)境構(gòu)建：本發(fā)明采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的狀態(tài)更新模型，準確反映錫熔煉的動態(tài)特性，為強化學習提供可靠的狀態(tài)轉(zhuǎn)移機制，避免因環(huán)境誤差積累導致優(yōu)化策略失效，從而提升學習效率與優(yōu)化性能。