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水泥行业生料磨智能优化与控制解决计划
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我们的解决计划
1.操作强度大：操作变量多、控制回路多、夜间疲劳操作 ，效率低 ；
2.自控投用率低：装置大部分回路实现了自动控制 ，但在异常工况爆发时无法坚持专家系统的自动控制 ，需要切换为人工手动控制 ，因此需人工智能手艺在线监测磨机工况 ，提高自控投用率 ；
3.产品单耗过高：生料粉磨是典范耗能环节 ，耗能约莫占整个生产总能的30% ，基于人工控制的操作方法无法包管装置的平稳运行和节能降耗 ，导致产品单耗过高。
生料磨智能优化与控制解决计划应用生料磨智能优化软件和PCO优化控制平台开发的水泥APC优化控制软件 ，使用大数据手艺、模式识别、模子自学习、模子展望控制、专家规则库等手艺深度融合 ，实时识别磨机工况 ，实现异常工况时专家系统坚持自动控制 ，提高专家系统顺应性及投用率 ，镌汰人工干预 ，提高生料产量 ，包管生料磨稳固、高产 ，实现工况最优运行。生料磨智能优化软件使用人工智能手艺实现生料磨异常工况识别� ；谥鞯缁苡泄β省⒅鞯缁缌鳌⒐跷灰啤⒛セ咎逖共睢⒒亓隙诽岬缌骷澳セ穸纫ひ詹问� ，使用半监视学习算法实现历史工况自动标注 ，准时更新异常样本库 ，进一步基于机械学习算法建设生料磨异常工况识别模子 ，并在线自顺应更新模子阻止工况转变影响模子准确度。
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3.产品单耗过高：生料粉磨是典范耗能环节 ，耗能约莫占整个生产总能的30% ，基于人工控制的操作方法无法包管装置的平稳运行和节能降耗 ，导致产品单耗过高。
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生料磨智能优化与控制解决计划应用生料磨智能优化软件和PCO优化控制平台开发的水泥APC优化控制软件 ，使用大数据手艺、模式识别、模子自学习、模子展望控制、专家规则库等手艺深度融合 ，实时识别磨机工况 ，实现异常工况时专家系统坚持自动控制 ，提高专家系统顺应性及投用率 ，镌汰人工干预 ，提高生料产量 ，包管生料磨稳固、高产 ，实现工况最优运行。生料磨智能优化软件使用人工智能手艺实现生料磨异常工况识别� ；谥鞯缁苡泄β省⒅鞯缁缌鳌⒐跷灰啤⒛セ咎逖共睢⒒亓隙诽岬缌骷澳セ穸纫ひ詹问� ，使用半监视学习算法实现历史工况自动标注 ，准时更新异常样本库 ，进一步基于机械学习算法建设生料磨异常工况识别模子 ，并在线自顺应更新模子阻止工况转变影响模子准确度。
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