[发明专利]实时工业设备生产预测和操作优化

摘要

复杂化学车间中的化学产品的实时生产率的直接测量和模拟是复杂的。基于使用历史传感器数据和生产数据的机器学习算法而开发的预测模型提供了对化学车间中的化学产品的生产的准确实时预测。基于使用聚类的历史传感器数据和生产数据的机器学习算法的优化模型为生产最大化提供了可控制参数的最优值。

主权项

1.一种用于基于参数集合之中的子集来预测车间中的化学产品的实时生产的系统，所述参数集合中的每个参数由对应的传感器集合中的一个传感器按照对应的测量频率集合中的一个频率来监测，所述系统包括：存储器；通信接口；与所述存储器和所述通信接口通信的电路系统，所述电路系统被配置为：经由所述通信接口获取带有时间戳的历史传感器数据的多个系列，每个系列对应于通过所述传感器集合之中的对应传感器在时间段期间按照所述测量频率集合中的对应测量频率取得的所述参数集合中的一个参数；在具有间接测量频率的所述时间段期间，获得针对所述化学产品的带有时间戳的、并且经间接测量的历史生产数据的系列，所述间接测量频率小于与所述参数集合对应的所述测量频率集合；对所述参数集合的所述带有时间戳的历史传感器数据的多个系列进行采样，以获得所述参数集合中的具有公共采样时间戳系列的对应的、经采样的历史传感器数据的多个系列；基于局部平滑算法对历史生产数据的所述系列进行插值，以获得具有时间戳系列的经修改的生产数据系列，所述时间戳序列对应于所述公共采样时间戳序列；对所述经修改的生产数据系列进行滤波，以减少所述经修改的生产数据系列中的噪声或异常，并且获得经滤波的生产数据系列；使用所述经滤波的生产数据系列对所述经采样的历史传感器数据的多个系列应用至少一个降维算法，以从所述参数集合中选择参数的所述子集以及对应选择的、经采样的历史传感器数据系列；将用于所述化学产品的生产的预测模型开发为所选择的参数的所述子集和所述对应选择的、经采样的历史传感器数据序列的函数；将所述预测模型存储在所述存储器中；在所述化学产品的生产期间，从与参数的所述子集对应的传感器的子集获得实时读数；以及基于所述预测模型和来自所述传感器的子集的参数的所述子集的所述实时读数，预测所述化学产品的生产。