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摘要
传统余热阀门控制技术主要分为机理建模和数据驱动2种方法，但在实际的应用中前者因机理复杂，难以准确描述，后者要求数据质量高、工况样本全，难以短时间满足。针对上述问题，提出一种基于融合驱动的余热阀门控制优化方法，该方法首先融合机理知识与数据知识构建基于模糊集合的知识图谱模型，将阀门开度知识实体化；其次，建立基于时间保护机制的长短时记忆（long short-term memory,LSTM）神经网络阀门开度优化模型，并提出时间保护机制算法，确定阀门最优调节频率；最后，通过知识推理得到推荐阀门开度。经实验分析验证，该方法通过融合余热回收机理等定性知识和设备运行数据等定量知识，在提升设备安全性的同时，产生的高温饱和蒸汽焓值提升概率为94%，平均每天可提升8 640 k J，实现了余热回收阀门开度的智慧决策。
- 出版日期2023
- 单位河北工业大学
