| 首页 | 新闻公告 | 研究方向 | 研究成果 | 科研团队 | 项目案例 | 论文发表 |
工业互联网平台 |
工业智能优化控制系统 |
定制化可视化系统 |
其他智能化需求系统 |
|
1.红塔烟草集团卷烟制丝生产过程智能优化控制项目 在烟草的生产制造过程，松散回潮是使用回潮设备将切片的打叶复烤片烟块进行卷烟工业制丝改变温湿度的第一道工序。在这个过程中，控制烟丝的含水率满足后续工艺要求对最终产品的品质起着决定性作用。课题组针对红塔烟草集团营口卷烟厂松散回潮过程烟丝出口含水率控制精度低、波动大等问题，通过数据和知识混合驱动的实时预测控制模型，根据实时和历史数据松散回潮工艺过程进行建模，解决原材料水分波动导致的松散回潮工序出口水分控制依赖于人工经验、合格率不稳定等问题，实现了人机协同的过程优化控制。对松散回潮工序关键参数进行实时监控和预测，实现入口和出口水分异常提前感知，为加水控制提供准确信息，支撑松散回潮优化控制目标。通过实时监控预测算法感知松散回潮非优状态，利用优化算法获取最优控制策略，提升出口水分合格率，实现优化控制。出口水分合格率高达 99.67%。
2. 鞍钢集团选矿生产过程智能优化控制项目鞍钢集团关宝山选矿厂选矿生产过程存在来料成分波动大、生产整体状态不稳、操作调节对产线的影响大滞后、人工经验调节习惯与操作不同等问题。课题组针对上述问题，基于自研的磨矿粒度品位实时跟踪预测算法和智能优化控制算法开发了关宝山智慧矿山预测控制系统，通过数据与机理驱动融合的方法，将机理表示融合到数据模型中，利用实时和历史数据对生产过程进行预测，实现即时精准的预测与优化，有效提高矿山生产效率和资源利用率，为矿山管理人员提供更加全面、准确的生产运营数据支持，帮助他们做出更加科学、合理的决策，实现矿山生产的持续优化和提升。对磨磁过程关键参数状态进行实时监控，实现异常状态提前感知，为运行维护与决策提供准确信息，满足磨磁监控需求。根据来料和生产状态波动情况，利用人工智能算法自动实时调节生产参数，以确保最优生产状态。智慧矿山黑灯工厂建设，实现现场操作无人率 97%，工艺指标实时检测率 100%。
|
|
|
