垃圾焚烧系统参数在线预测方法、装置、设备及介质与流程

本申请涉及垃圾焚烧，具体而言，涉及一种垃圾焚烧系统参数在线预测方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、在垃圾焚烧自动控制系统中常用pid控制系统。但是，一方面由于pid反馈控制是一种基于误差的控制方法，它只能在检测到偏差后才能进行调节。这样的控制方式在一些对响应速度要求高的生产场景中，会出现明显的滞后现象，从而造成超调的问题。另一方面，pid反馈控制主要适用于单输入、线性系统，对于多输入、非线性系统，需要进行复杂的参数调整和优化。

2、因此在垃圾焚烧自动控制系统中，如何能改善控制系统的超调问题、提高控制系统的准确性和稳定性一直是业内的难题。

技术实现思路

1、针对上述情况，本申请实施例提供了一种垃圾焚烧系统参数在线预测，旨在解决上述问题或者至少部分地解决上述问题。

2、第一方面，本申请提供一种垃圾焚烧系统参数在线预测方法，包括：

3、获取预设时长内的垃圾焚烧系统特征参数值和垃圾焚烧系统待预测特征参数值；

4、基于预先训练的垃圾焚烧系统参数预测模型，根据预设时长内的所述垃圾焚烧系统特征参数值和垃圾焚烧系统待预测特征参数值，获得垃圾焚烧系统待预测特征参数预测值，其中，所述垃圾焚烧系统参数预测模型是基于垃圾焚烧系统参数在不同延时下的相关性系数筛选得到的垃圾焚烧系统特征参数训练得到；

5、根据所述垃圾焚烧系统待预测特征参数预测值，对所述垃圾焚烧系统待预测特征参数进行调整。

6、优选的，所述垃圾焚烧系统参数预测模型通过如下方式训练得到：

7、获取垃圾焚烧系统历史参数集；

8、根据所述垃圾焚烧系统历史参数集，计算垃圾焚烧系统待预测参数和目标垃圾焚烧系统参数在不同延时下的相关性系数；

9、基于预先设置的特征筛选规则，根据所述垃圾焚烧系统待预测参数和所述目标垃圾焚烧系统参数在不同延时下的相关性系数，得到垃圾焚烧系统特征参数；

10、基于所述垃圾焚烧系统特征参数，构建垃圾焚烧系统特征参数集；

11、基于预先设置的时间序列预测模型，根据所述垃圾焚烧系统特征参数集对所述时间序列预测模型进行训练，得到所述垃圾焚烧系统参数预测模型。

12、优选的，所述根据所述垃圾焚烧系统历史参数集，计算垃圾焚烧系统待预测参数和目标垃圾焚烧系统参数在不同延时下的相关性系数，包括：

13、确定多个延时时间；

14、在每个延时时间下，计算所述垃圾焚烧系统待预测参数和所述目标垃圾焚烧系统参数的相关性系数。

15、优选的，所述基于预先设置的特征筛选规则，根据所述垃圾焚烧系统待预测参数和所述目标垃圾焚烧系统参数在不同延时下的相关性系数，得到垃圾焚烧系统特征参数，包括：

16、获得多个相关性系数的绝对值的最大值；

17、基于预先设置的特征筛选阈值，将所述相关性系数的绝对值的最大值与所述特征筛选阈值作比较，根据比较结果确定所述目标垃圾焚烧系统参数是否为垃圾焚烧系统特征参数。

18、优选的，所述基于预先设置的特征筛选阈值，将所述相关性系数的绝对值的最大值与所述特征筛选阈值作比较，根据比较结果确定所述目标垃圾焚烧系统参数是否为垃圾焚烧系统特征参数，包括：

19、当所述相关性系数的绝对值的最大值大于或等于所述特征筛选阈值时，确定所述目标垃圾焚烧系统参数为垃圾焚烧系统特征参数。

20、优选的，在所述基于预先设置的时间序列预测模型，根据所述垃圾焚烧系统特征参数集对所述时间序列预测模型进行训练，得到所述垃圾焚烧系统参数预测模型之前，所述方法还包括：

21、在每个延时时间下，基于预先设置的垃圾焚烧系统设备给定参数，确定所述垃圾焚烧系统待预测特征参数与每个所述垃圾焚烧系统设备给定参数的相关性系数；

22、获取每个延时时间下的多个相关性系数的绝对值，计算多个所述相关性系数的绝对值的和；

23、确定多个相关性系数的绝对值的和的最大值，及与所述相关性系数的绝对值的和的最大值对应的延时时间；

24、根据与所述相关性系数的绝对值的和的最大值对应的延时时间，确定预测步长。

25、优选的，所述根据与所述相关性系数的绝对值的和的最大值对应的延时时间，确定预测步长之后，所述方法还包括：

26、确定基于预先设置的特征筛选规则筛选所述垃圾焚烧系统特征参数时与每个所述垃圾焚烧系统特征参数对应的延时时间；

27、确定所述延时时间中的最大值；

28、根据所述延时时间中的最大值和所述预测步长，确定历史步长。

29、第二方面，本申请提供一种垃圾焚烧系统参数在线预测装置，包括：

30、获取模块，获取预设时长内的垃圾焚烧系统特征参数值和垃圾焚烧系统待预测特征参数值；

31、预测模块，用于基于预先训练的垃圾焚烧系统参数预测模型，根据预设时长内的所述垃圾焚烧系统特征参数值和垃圾焚烧系统待预测特征参数值，获得垃圾焚烧系统待预测特征参数预测值，其中，所述垃圾焚烧系统参数预测模型是基于垃圾焚烧系统参数在不同延时下的相关性系数筛选得到的垃圾焚烧系统特征参数训练得到；

32、输出模块，用于根据所述垃圾焚烧系统待预测特征参数预测值，对所述垃圾焚烧系统待预测特征参数进行调整。

33、第三方面，本申请提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述垃圾焚烧系统参数在线预测方法的步骤。

34、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述垃圾焚烧系统参数在线预测方法的步骤。

35、本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

36、本申请通过使用预先训练的垃圾焚烧系统参数预测模型计算出垃圾焚烧系统待预测特征参数的预测值，并将垃圾焚烧系统待预测特征参数的预测值输入到前馈控制系统中对所述垃圾焚烧系统待预测特征参数进行调整，可有效提升控制系统的响应速度，通过提前补偿减少系统输出不必要的摆动，从而解决因响应滞后导致的超调问题。预先训练的垃圾焚烧系统参数预测模型是一种能够从复杂的输入输出关系中学习信息特征的非线性回归模型。它不需要事先知道输入输出之间的数学规律，只需有足够的样本数据，就能建立多变量之间的非线性映射模型，相比传统的pid反馈控制可有效提升控制系统的准确性和稳定性。

技术特征：

1.一种垃圾焚烧系统参数在线预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种垃圾焚烧系统参数在线预测方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的一种垃圾焚烧系统参数在线预测方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的一种垃圾焚烧系统参数在线预测方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的一种垃圾焚烧系统参数在线预测方法，其特征在于，

6.根据权利要求2所述的一种垃圾焚烧系统参数在线预测方法，其特征在于，

7.根据权利要求6所述的一种垃圾焚烧系统参数在线预测方法，其特征在于，

8.一种垃圾焚烧系统参数在线预测装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述垃圾焚烧系统参数在线预测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述垃圾焚烧系统参数在线预测方法的步骤。

技术总结本申请涉及垃圾焚烧技术领域。本申请提供一种垃圾焚烧系统参数在线预测方法、装置、设备及介质，其中，所述方法包括：获取预设时长内的垃圾焚烧系统特征参数值和垃圾焚烧系统待预测特征参数值；基于预先训练的垃圾焚烧系统参数预测模型，根据预设时长内的所述垃圾焚烧系统特征参数值和垃圾焚烧系统待预测特征参数值，获得垃圾焚烧系统待预测特征参数预测值，其中，所述垃圾焚烧系统参数预测模型是基于垃圾焚烧系统参数在不同延时下的相关性系数筛选得到的垃圾焚烧系统特征参数训练得到；根据所述垃圾焚烧系统待预测特征参数预测值，对所述垃圾焚烧系统待预测特征参数进行调整。本申请解决了因响应滞后导致的超调问题，可有效提升控制系统的准确性和稳定性。技术研发人员：商煜,喻武,薛浩,汪少娜受保护的技术使用者：中国环境保护集团有限公司技术研发日：技术公布日：2024/10/10