[发明专利]一种玻璃工厂数据分析与智能预测系统

说明书

一种玻璃工厂数据分析与智能预测系统，它涉及玻璃工厂系统技术领域，它包括显示模块、转发站、接口机、推荐控制模块、分析预测系统模块、数据存储模块、状态预测模块、实时监测模块，实时监测模块连接分析预测系统模块与状态预测模块，状态预测模块连接推荐控制模块与分析预测系统模块，推荐控制模块与分析预测系统模块相互连接，分析预测系统模块与数据存储模块相互连接，分析预测系统模块上设有接口机，接口机通过转发站与显示模块相连接本发明有益效果为：具有系统集成性、技术的先进性、系统的高扩展性等特点，不用对原有系统作太大改动就可以很好地满足用户要求，节约了系统维护和更新的成本。

技术领域

本发明涉及玻璃工厂系统技术领域，具体涉及一种玻璃工厂数据分析与智能预测系统。

背景技术

玻璃制造工艺是一项具有长动态和伴随高能耗的复杂工艺，而玻璃熔窑作为消耗了整个制造流程消耗总能量约70％～80％的核心生产过程，研究人员对于其优化运行以节能所做出的任何努力都是值得的。另一方面，随着《京都议定书》等法规的日益增多，目前在世界上许多国家，玻璃工业面临的最大挑战就是要以低成本应对越来越严格的污染物排放的环境约束，为了保持竞争力，优化玻璃熔窑的控制至关重要。

玻璃熔窑的生成过程兼具大量的物理反应和化学反正，若要对此建模，将会是一个复杂的拥有多分布参数的非线性系统，并且过程非常困难，因此难以精确地进行控制。当前我国玻璃熔窑控制各参数的方法是单回路PID控制。传统的PID控制器由于其对线性系统的有效性，易于设计和成本低廉而广泛用于工业。Yamamoto和Hashimoto在1991年报道，例如在日本，所有控制回路中有90％以上是PID型的。传统的PID控制器虽然对线性系统有效，但不适用于非线性、高阶和时滞系统。由于这些原因，许多研究人员试图将传统的PID控制器与模糊逻辑控制器(Fuzzy Logic Controller，FLC)相结合，以实现比传统的PID控制器更好的系统性能。Jianling Q和Zhenjie D等人如法炮制，将模糊PID控制法应用在玻璃熔炉的温度控制系统上，并通过实验证明FLC系统确实能为玻璃熔炉提高高质量的生产，减轻劳动者的劳动强度。Sardeshpande V等人[6]使用质量、能量平衡，以及不同区域的热损失方程和基于操作实践的经验公式来开发玻璃熔炉的仿真模型。该模型与印度末端工业玻璃熔炉的现场数据进行核对，能够计算给定炉子设计的能量性能。模型结果显示了如此改进的潜力以及不同的运营和设计偏好对具体能源消耗的影响。在实际生产规模下运行的熔炉具有大概20％-25％的能耗降低潜力。

受过去落后的生产技术影响，传统的玻璃生产过程存在着诸多弊端，因此文献在解决蓄热式马蹄焰玻璃熔炉生产问题时，基于现场总线技术，引入神经网络控制算法，实现了对生产过程的实时监控、分析和优化。人工神经网络本质上是并行的，并且由于其具有学习非线性关系的能力而有很大的应用前景。从理论上讲，它不需要对系统的先验知识，从而绕开了第一原理建模的困难。Kumaran Rajarathinam等人实现了一个使用人工神经网络的决策支持系统，称为“FUNN”(使用神经网络的熔炉处理系统)，它具有处理模型识别、设定点控制和解释输入因子等功能。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术中不足与缺点，提供一种玻璃工厂数据分析与智能预测系统，具有系统集成性、技术的先进性、系统的高扩展性等特点。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案是：一种玻璃工厂数据分析与智能预测系统，它包括显示模块1、转发站2、接口机3、推荐控制模块4、分析预测系统模块5、数据存储模块6、状态预测模块7、实时监测模块8，所述实时监测模块8连接分析预测系统模块5与状态预测模块7，所述状态预测模块7连接推荐控制模块4与分析预测系统模块5，所述推荐控制模块4与分析预测系统模块5相互连接，所述分析预测系统模块5与数据存储模块6相互连接，所述分析预测系统模块5上设有接口机3，所述接口机3通过转发站2与显示模块1相连接。