(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211211812.1 (22)申请日 2022.09.30 (71)申请人 南京工业大 学 地址 210000 江苏省南京市中山北路20 0号 (72)发明人 秦岭　黄道宏　杨小健　 (74)专利代理 机构 南京经纬专利商标代理有限 公司 32200 专利代理师 田凌涛 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 30/17(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 111/10(2020.01) G06F 119/08(2020.01) (54)发明名称 一种水泥回转窑 控制参数优化方法 (57)摘要 本发明涉及一种水泥回转窑控制参数优化 方法， 首先获得目标水泥回转窑工作状态下与水 泥f‑CaO含量相关的各个目标位号数据类型； 接 着基于各个待分析时间点下各目标位号数据类 型数据值组成的向量， 获得各个待参照最优控制 参数向量； 然后基于目标水泥回转窑各目标位号 数据类型对应当前工作状态下数据值组成的当 前向量， 获得各待参照最优控制参数向量中、 与 当前向量相似度最高的待参照最优控制参数向 量， 构成目标最优控制参数向量； 最后以目标最 优控制参数向量为目标， 针对目标水泥回转窑对 应当前工作状态下的各目标位号数据类型进行 调整； 如此使工况逐渐接近或达到历史最好水 平， 从而有效提高熟 料的产量和质量。 权利要求书3页 说明书6页 附图2页 CN 115422775 A 2022.12.02 CN 115422775 A 1.一种水泥回转窑控制参数优化方法， 其特征在于， 用于对目标水泥回转窑工作状态 下的控制参数进行优化， 包括如下步骤： 步骤A.基于目标水泥回转窑正常工作状态下所有各位号数据类型分别对应预设历史 时间段中各采集时间点下的时序数据值， 通过清洗与筛选方式， 获得各个待分析时间点， 并 进一步获得目标水泥回转窑工作状态下与水泥f ‑CaO含量相关的各个目标位号数据类型， 然后进入步骤B； 步骤B.基于各个待分析时间点下各目标位号数据类型数据值组成的向量， 通过聚类分 析法， 针对各待分析时间点下的向量进 行聚类处理， 获得各个待参照最优控制参数向量， 然 后进入步骤C； 步骤C.基于目标水泥回转窑各目标位号数据类型对应当前工作状态下数据值组成的 当前向量， 获得各待参照最优控制参数向量中、 与当前向量相似度最高的待参照最优控制 参数向量， 构成目标最优 控制参数向量， 然后进入步骤D； 步骤D.以目标最优控制参数向量为目标， 针对目标水泥回转窑对应当前工作状态下的 各目标位 号数据类型进行调整。 2.根据权利要求1所述一种水泥回转窑控制参数优化方法， 其特征在于： 所述步骤A包 括如下步骤A1至步骤A3： 步骤A1.采集目标水泥回转窑正常工作状态下所有各位号数据类型分别对应预设历史 时间段中各采集时间点下的时序数据值， 即目标水泥回转窑分别对应各采集时间点下的所 有各位号数据类型 数据值， 然后进入步骤A 2； 步骤A2.根据预设各位号数据类型分别对应的正常工作取值范围， 针对目标水泥回转 窑分别对应各采集时间点下的所有各位号数据类型数据值， 删除其中各异常数据值所属各 采集时间点、 以及该各采集时间点下 的各位号数据类型数据值， 并进一步筛选获得剩余各 采集时间点中熟料产量大于预设熟料产量阈值的各个采集时间点， 构成各个待分析时间 点， 然后进入步骤A3； 步骤A3.在不考虑水泥生料组成成分的情况下， 基于目标水泥回转窑分别对应各待分 析时间点下的所有各位号数据类型数据值， 以及所有位号数据类型中的预设各待分析位号 数据类型， 通过相关性分析法， 获得预设各待分析位号数据类型中与水泥f ‑CaO含量相关的 各个待分析位 号数据类型， 构成各个目标位 号数据类型。 3.根据权利要求2所述一种水泥回转窑控制参数优化方法， 其特征在于： 所述步骤A3 中， 按如下步骤A3 ‑1至步骤A3 ‑3， 通过灰色关联度分析法， 获得预设各待分析位号数据类型 中与水泥f ‑CaO含量相关的各个待分析位 号数据类型， 构成各个目标位 号数据类型； 步骤A3‑1.分别针对各待分析位 号数据类型， 按如下公式： 获得各待分析位号数据类型分别对应 各待分析时间点下的灰关联系数ξi(l)， 其中， i＝ 1,...,I， I表示预设待分析位号数据类型的数量， l＝1,...,L， L表示待分析时间点的个数， Δi(l)＝|t(l) ‑xi(l)|， t(l)表示第l个待分析时间点下的水泥f ‑CaO含量， xi(l)表示第i个 待分析位号数据类型对应第l个待分析时间点的数据值， ρ表示预设分辨系数， 且0<ρ<1，权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115422775 A 2表示各Δi(l)中的最小值， 表示各Δi(l)中的最大值， ξi(l)表示 第i个待分析位号数据类型对应第l个待分析时间点下灰色关联系数， 然后进入步骤A3 ‑2； 步骤A3‑2.分别针对各待分析位 号数据类型， 按如下公式： 获得各待分析位号数据类型分别与水泥f ‑CaO含量相关的灰色关联度γi， 其中， γi表 示第i个待分析位 号数据类型与水泥f ‑CaO含量相关的灰色 关联度， 然后进入步骤A3 ‑3； 步骤A3‑3.选择灰色关联度大于预设灰色关联度阈值的各个待分析位号数据类型， 即 构成各个目标位 号数据类型。 4.根据权利要求2或3所述一种水泥回转窑控制参数优化方法， 其特征在于： 所述预设 各待分析位号数据类型包括二次风温、 烟室氮氧化物含量、 高温风机转速、 窑尾温度、 烟室 氧气含量、 窑主机电流、 分解炉出口温度、 三次风 温、 窑头负 压、 窑尾压力、 分解炉出口温度、 预热器出 口温度参数、 预热器出口压力参数、 预热器锥部温度参数、 预热器锥部压力参数、 高温风机进口温度、 高温风机进口压力、 篦冷机 压力和烟室压力。 5.根据权利要求1所述一种水泥回转窑控制参数优化方法， 其特征在于： 所述步骤B包 括如下步骤B1至步骤B3； 步骤B1.根据待分析时间点的个数L， 按如下公式： 获得聚类 个数K， 然后进入步骤B2； 步骤B2.基于各个待分析时间点下各目标位号数据类型数据值组成的向量， 根据聚类 个数K， 针对各待分析时间点下的向量进行K ‑Means聚类处理， 获得K个聚类， 然后进入步骤 B3； 步骤B3.分别获得各聚类中与聚类中心距离最近的向量， 构成各个待参照最优控制参 数向量。 6.根据权利要求5所述一种水泥回转窑控制参数优化方法， 其特征在于： 所述步骤B中 所涉及K‑Means聚类处 理中， 向量之间的距离采用余弦距离 。 7.根据权利要求1所述一种水泥回转窑控制参数优化方法， 其特征在于： 所述步骤C中 按如下操作， 获得 各待参照最优 控制参数向量分别与当前向量之间的相似度； 操作： 分别针对各个待参照最优控制参数向量y， 结合目标水泥回转窑各目标位号数据 类型对应当前工作状态下 数据值组成的当前向量q， 按如下公式： 获得待参照最优控制参数向量y与当前向量q之间的相似度S(q,y)， 即获得各待参照最 优控制参数向量分别与当前向量之间的相似度， 其中， n＝1,...,N， N表示目标位号数据类 型的数量， qn表示当前向量q 中第n个目标位号 数据类型的数据值， yn表示待参照最优控制参 数向量y中第n个目标位号数据类型的数据值， max(qn,yn)表示待参照最优控制参数向量y与 当前向量q之间对应第 n个目标位号数据类型的最大值， min(qn,yn)表示待参照最优控制参权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115422775 A 3